基于关联规则和Multi-Agent的个性化信息推荐系统研究

作     者：沈思 Shen Si

作者机构：西安科技大学图书馆西安710054 

基　　金：西安科技大学培育基金项目"矿业工程文献信息咨询平台的建立及应用"(项目编号:200750) "高校图书馆信息资源配置策略研究"(项目编号:GJX-2009-YB-6)研究成果之一 

出 版 物：《图书情报工作》 (Library and Information Service)

年 卷 期：2009年第53卷第23期

页      码：111-114页

摘      要：为提高网络信息激增中个性化信息推荐的有效性和智能性,将关联规则技术和Multi-Agent技术应用到个性化信息推荐中,设计一个通过对用户日志挖掘以产生个性化信息推荐的系统PIRS。该系统包含6个不同层次具有独立功能而又相互关联的Agent任务模块,引入多个Agent收集和分析用户信息来学习用户的兴趣和行为,体现个性化信息推荐的智能性;利用PIRAgent在用户日志中进行挖掘时,采用的关联规则挖掘方法是基于位对象技术和改进的FP-Tree构造方法,提高系统推荐效率。

主 题 词：关联规则 Multi—Agent 个性化信息推荐系统 数据挖掘 Web挖掘 

学科分类：050302[050302] 05[文学] 08[工学] 0835[0835] 0503[文学-新闻传播学类] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203218991...