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基于多Agent的个性化推荐系统研究

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毕业论文范文题目：基于多Agent的个性化推荐系统研究，论文范文关键词：基于多Agent的个性化推荐系统研究
基于多Agent的个性化推荐系统研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着电子商务的不断发展,过量的信息会使用户迷失于其中,用户为了找到感兴趣的商品,通常不得不进行多次搜索筛选,不仅会给用户访问电子商务网站带来不便,并且会严重阻碍电子商务的发展。针对该问题,研究者提出了个性化推荐的解决方案,即当用户访问电子商（文章此处忽略..）务网站时,系统能够根据用户的兴趣和特征推荐用户感兴趣、有价值的信息。如何构建推荐系统和推荐算法是该领域的研究重点。在个性化推荐系统构建方面,本文提出了一个基于多Agent的个性化推荐系统的框架模型,并对其中的Agent的设计,在线和离线两个（文章此处忽略..）部分都给出了详细的介绍,最后介绍了系统的运作流程。该体系结构可以极大地提高个性化推荐系统的智能性以及整体性能。电子商务网站中记录的Web日志并不适合数据挖掘,因此需要进行预处理将其转化为适合进行数据挖掘的完整的、可靠的数据。本文对Web日志（文章此处忽略..）数据的预处理技术进行了研究,重点探讨了用户会话相似度的计算方法。在基于用户会话聚类的推荐算法研究方面,传统的聚类算法需要明确地将一组用户会话划分到不同的簇,一个用户会话只能隶属于一个确定的簇,而实际上一个用户会话可能有多种兴趣爱好,可以同时（本文此处忽略..）以不同程度隶属于多个簇。为解决聚类簇的边界锋利问题,使之更符合实际应用,本文研究了基于层次划分的模糊聚类(FCM)算法的推荐算法,对传统FCM算法在初始聚类中心点选取及初始聚类个数设置两个方面进行了改进,实验证明该算法的效率更高。

以上为本篇毕业论文范文基于多Agent的个性化推荐系统研究的介绍部分。

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