【摘 要】
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该文总结了现有的信息过滤技术与信息推荐系统的研究成果，以教育部设施农业网上合作研究中心为基本的应用背景，以Agent理论和技术为研究工具，研究设计了Internet上的信息推荐系
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该文总结了现有的信息过滤技术与信息推荐系统的研究成果，以教育部设施农业网上合作研究中心为基本的应用背景，以Agent理论和技术为研究工具，研究设计了Internet上的信息推荐系统，融合Agent技术与信息过滤技术为一体，对基于Agent的协作过滤与推荐方法进行了探索性的尝试.首先，该文综合Client/Server结构，通过扩展Client/Server结构，提出了Internet上的Agent的一般模型，基于这样的Agent模型，并结合现有的基于内容的信息推荐系统的研究成果，采用向量空间模型论述并购建了一个比较完整的基于用户兴趣的信息推荐系统.然后，该文提出通过对用户兴趣进行分类，建立基于相似兴趣的用户Agent之间的协作信息过滤与推荐系统.该文通过利用聚类的结果作为分类的预定义类把聚类与分类方法有机地结合到一起，论述了系统聚类分析方法在用户兴趣聚类中的应用，并根据用户兴趣的变化性，通过引入势力圈的概念，提出一种基于触发器的聚类分析方法.根据系统的开放性，提出用模糊综合评判的方法对聚类完成加入到系统中的用户进行自动分类.
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