【摘要】：針對現(xiàn)有學習系統(tǒng)存在信息過載、缺乏個性化服務(wù)能力、不能提供檢索服務(wù)的問題,提出基于多代理構(gòu)建個性化推薦學習系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用JADE設(shè)計學習者Agent與推薦Agent,采用Lucene設(shè)計帶有個性化能力的搜索引擎支持推薦,并融合3種推薦方法發(fā)揮多Agent間協(xié)商與協(xié)作的優(yōu)勢。實驗結(jié)果表明,相比單一推薦方法,該系統(tǒng)具有較好的推薦效果和效率。
[Abstract]:In order to solve the problems of information overload, lack of individualized service and retrieval service in existing learning systems, a personalized recommendation learning system based on multi-agent is proposed. This system uses JADE to design learner Agent and recommends Agent, to design search engine with individualized ability to support recommendation, and combines three recommendation methods to play the advantage of negotiation and cooperation among multiple Agent. The experimental results show that the system has better recommendation effect and efficiency than the single recommendation method.
【作者單位】： 上海理工大學管理學院;上海電視大學;
【基金】：上海市教育委員會科研創(chuàng)新基金資助項目(11YZ256) 上海市教育委員會基金資助項目“網(wǎng)上互助交流環(huán)節(jié)的BDI體系的研究與實現(xiàn)”(06ZZ91) 上海電視大學基金資助項目(JF1004)
【分類號】：TP391.6

【二級參考文獻】

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本文編號：2267962