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。
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-. https://doi.org/
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-. https://doi.org/