基于贝叶斯网络的多Agent服务推荐机制研究

• 作者: 何哲 史红周 叶剑 朱珍民 杜静
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 普适计算 服务推荐 多Agent 贝叶斯网络
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 208-211,240
• 分类号: TP39
• 字数: 5540字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.04.052

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,充分考虑了上下文时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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱珍民	中国科学院计算技术研究所	69	715	14.0	24.0
2	叶剑	中国科学院计算技术研究所	22	183	6.0	13.0
3	杜静	中国科学院计算技术研究所	6	19	2.0	4.0
4	史红周	中国科学院计算技术研究所	15	152	6.0	12.0
5	何哲	中国科学院计算技术研究所	5	43	4.0	5.0