【摘 要】
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随着经济全球化的发展和Internet的迅速崛起,电子商务多样化和迅捷的交易方式逐渐进入人们的视线,给我们带来了极大方便的同时,也推动世界经济发展。另一方面,电子商务规模的
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随着经济全球化的发展和Internet的迅速崛起,电子商务多样化和迅捷的交易方式逐渐进入人们的视线,给我们带来了极大方便的同时,也推动世界经济发展。另一方面,电子商务规模的急剧扩大也使得用户耗费大量的时间浏览无关商品,而对于销售商而言,以最合适的方式将商品推荐给用户是他们迫切希望的。这就导致了电子商务推荐系统的出现。然而,现有的推荐系统存在个性化不突出,终端自适应能力不强等问题,并且由于大多数推荐系统都只应用了基于内容或者协同过滤的推荐,存在着冷启动、扩展性等问题。为了进一步提高电子商务推荐系统中商品推荐的准确性和高效性,通过分析现有推荐系统存在的问题和已有的优化方案,提出了一个基于多Agent技术的电子商务推荐模型。首先,本文对当前推荐系统、多Agent技术在国内外的发展现状进行综述,对主流的推荐算法及技术进行了比较分析。其次,设计了 一个多Agent协同的电子商务推荐模型,该模型基于人工智能领域的多Agent技术,结合移动互联网时代下移动终端的重要性,应用了终端自适应特性。另外,该推荐模型同时应用了基于内容和协同过滤的推荐算法。通过对推荐算法和推荐模型的改进,提高了多终端情况下推荐精确度和速度。最后,本文通过模拟实验对算法及模型的性能进行验证,主要包括平均推荐准确率和平均等待时间的比较,实验结果表明,采用该推荐模型可以有效提高推荐精确度,并降低平均等待时间。同时,该模型对于电子商务以外的类似领域也有一定借鉴价值。
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