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基于贝叶斯网络的多Agent服务推荐机制研究
引用本文:杜静,叶剑,史红周,何哲,朱珍民.基于贝叶斯网络的多Agent服务推荐机制研究[J].计算机科学,2010,37(4):208.
作者姓名:杜静  叶剑  史红周  何哲  朱珍民
作者单位:中国科学院计算技术研究所,北京,100190
基金项目:国家863计划重点项目(2009AA010000);;专题课题(2006AA01Z112);;国家科技基础条件平台(2005DKA33400-3)资助
摘    要:普适计算环境中的服务推荐需要满足系统异构性和移动性的要求。提出了一种基于贝叶斯网络的多Agent服务推荐机制并进行实现,将贝叶斯网络和聚类方法应用于服务推荐中,并设计了推荐模型自学习机制,充分考虑了上下文对服务推荐的影响及改进。实现系统由完成历史上下文汇集、知识训练、决策推荐和自学习功能的多个Agent构成,通过Agent之间的通信内容设计,在Agent之间建立流程控制和数据共享通道。

关 键 词:普适计算  服务推荐  多Agent  贝叶斯网络  
收稿时间:5/6/2009 12:00:00 AM
修稿时间:2009/7/16 0:00:00

Research on Multi-Agent Service Recommendation Mechanism Based on Bayesian Network
DU Jing,YE Jian,SHI Hong-zhou,HE Zhe,ZHU Zhen-min.Research on Multi-Agent Service Recommendation Mechanism Based on Bayesian Network[J].Computer Science,2010,37(4):208.
Authors:DU Jing  YE Jian  SHI Hong-zhou  HE Zhe  ZHU Zhen-min
Affiliation:Institute of Computing Technology/a>;Chinese Academy of Sciences/a>;Beijing 100190/a>;China
Abstract:In ubiquitous computing environment,services recommendation needs to satisfy the system's mobility and he-terogeneity.A multi-Agent service recommendation mechanism was put forward,bayesian network and clustering method and update mechanism were used.It is fully taken into account that contexts affect the result of recommendation.The system consists of Agents which accomplish the functions such as history context collecting,knowledge training,policy-making recommendation and self-learning.Furthermore,by des...
Keywords:Ubiquitous computing  Service recommendation  Multi-Agent  Bayesian network  
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