【摘 要】
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针对传统个性化推荐研究方法的局限性,提出一种基于Agent建模与仿真的方法,通过个体的交互作用所产生的涌现特征来分析移动电子商务环境下的顾客行为及个性化推荐策略的有效
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针对传统个性化推荐研究方法的局限性,提出一种基于Agent建模与仿真的方法,通过个体的交互作用所产生的涌现特征来分析移动电子商务环境下的顾客行为及个性化推荐策略的有效性.以移动商务环境下的餐饮推荐系统为例,分析了消费活动过程中顾客与服务的交互行为,以及情境因素对顾客消费的影响,构建了服务推荐及顾客行为规则,并在REPAST环境下实现了本Agent仿真模型.仿真结果表明:该模型可有效分析及预测服务推荐和顾客决策的涌现现象,并由此推断顾客总体的消费趋势;同时,考虑情境因素的推荐模型的有效性比单独基于顾客个性化信息的推荐模型有明显提高.
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