基于贝叶斯网络的多Agent服务推荐机制研究

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.

关键词：普适计算、服务推荐、多Agent、贝叶斯网络

所属期刊栏目：37

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家863计划重点项目2009AA010000;专题课题2006AAA01Z112;国家科技基础条件平台2005DKA33400-3

在线出版日期：2010-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：208-211,240