基于模糊兴趣集和智能Agent的推荐系统模型研究
王卫平，赵 明
摘要： 提出了一种结合用户模糊兴趣和智能多Agent的电子商务推荐系统模型，利用智能Agent获取用户对产品属性的喜好度和相应权重，依此建立起清晰的用户兴趣模型。在智能多Agent技术下建立一种多属性综合评价机制，采用逼近理想解法(Topsis法)对候选产品进行实时处理，并根据排序结果产生Top-N推荐。
Abstract：
Key words :
摘 要： 提出了一種結(jié)合用戶模糊興趣和智能多Agent的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)模型，利用智能Agent獲取用戶對產(chǎn)品屬性的喜好度和相應(yīng)權(quán)重，依此建立起清晰的用戶興趣模型。在智能多Agent技術(shù)下建立一種多屬性綜合評價(jià)機(jī)制，采用逼近理想解法(Topsis法)對候選產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，并根據(jù)排序結(jié)果產(chǎn)生Top-N推薦。
關(guān)鍵詞： 推薦系統(tǒng)；智能Agent；模糊興趣集；多屬性決策；逼近理想解法
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