基于本体的B2B电子商务MAS模型及商品匹配算法

• 作者: 刘平峰 聂规划 陈冬林
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 商品匹配 语义相似度 本体 多智能代理 B2B电子商务
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 199-201,218
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3566字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.10.060

摘要

随着B2B电子商务特别是电子集市的发展,企业进行电子交易更加灵活、方便,但同时由于大量信息的异构性也带来了信息集成上的问题,而且这一问题已成为B2B电子商务发展的瓶颈.文章建立一种基于本体的多Agent模型,增加GMAg(Goods Matching Agent)用于商品的识别和自动匹配,综合考虑商品组件概念和属性组件概念的语义相似度,提出基于商品本体结构语义相似度匹配算法,解决了异构商务系统之间商品信息自动匹配问题.通过一个汽车领域的实例计算,说明其匹配精度和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂规划	武汉理工大学经济学院电子商务系	159	1577	20.0	31.0
2	刘平峰	武汉理工大学经济学院电子商务系	40	420	10.0	19.0
3	陈冬林	武汉理工大学经济学院电子商务系	69	599	12.0	21.0