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《广西大学》 2007年
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基于移动agent的分布式个性化推荐系统研究

张亚伟  
【摘要】:信息过载和资源迷向已经成为制约人们高效使用Internet信息的瓶颈。信息过载是指用户面对太多的信息难以及时地消化、吸收;资源迷向是指用户不知道如何确切地表达对网上资源的需求,也不知道如何准确有效地寻找资源。而个性化推荐系统能够根据用户的兴趣偏好主动推荐他所需的资料。它的出现解决了人们寻找信息难的问题,并且在电子商务中得到了广泛应用。 目前有很多类型的推荐系统,每种推荐系统都嵌入了特殊的算法来计算两个相关对象的相似性。所以,这些推荐系统一般都只适用于一定范围的推荐应用,往往很难做到对所有情况的最优化,因此,随着推荐方法的数目的不断增长和用户兴趣的变化,我们认为最好的办法就是允许多种推荐方法同时存在,本文引入了移动Agent思想,提出了一个基于移动Agent的分布式个性化推荐系统架构——MABDPRS。该系统允许多种推荐方法同时为用户生成推荐,并能协同它们共同工作,从而能够弥补单一推荐方法的不足,满足多种推荐需求。另外,由于该系统是开放的、分布式的计算系统,新的推荐方法能够灵活地加入到系统中,使系统更能适应复杂多变的应用环境。 论文首先提出基于移动agent的分布式个性化推荐系统的框架结构并分析了其运行机制,随后详细讨论了该系统中的几个关键技术。另外,采用本论文所提出的体系结构模型,作者采用JAVA语言在Aglet平台上设计实现了一个原型系统,并通过应用实例说明了系统达到了预期目标,验证了论文思路的正确性。最后是工作小结和未来展望。
【学位授予单位】:广西大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP319

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