【摘 要】
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随着个人终端电脑的普及和Internet日益广泛的延伸,通过网络获取知识已经成为一种非常重要的学习手段。然而网络上的知识载体已呈现爆炸增长的趋势,要在海量的信息中找到真正
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随着个人终端电脑的普及和Internet日益广泛的延伸,通过网络获取知识已经成为一种非常重要的学习手段。然而网络上的知识载体已呈现爆炸增长的趋势,要在海量的信息中找到真正需要的资料并不是一件容易的事情。同时,由于缺乏对用户历史数据的研究和对相似群体的综合分析,很难主动向用户推荐他们可能感兴趣的信息。目前,国内外相关领域的研究屡有创新的进展。从基于内容的过滤到协同过滤,研究者们意识到信息过滤不应该单纯的依赖信息本身,而应该从信息的使用者、传递者——“人”出发,分析其偏好和行为等特性,同时有效的挖掘和利用用户间的相互关系,以期实现更为准确和有效的信息过滤,即个性化推荐。本课题尝试在上海交通大学网络学院已有的庞大在线学生群体和良好的网上学习条件之基础上,建立一个自组织的学习社区平台,帮助学习者形成各个方面的学习团体。总体上,我们将系统分为三个功能模块:代理构建模块、分类与自组织模块以及推荐模块。我们为每个实际用户构建一个推荐代理(Agent) ,并定义了它的内部结构、属性(信任权值、邻居等)与行为(查询和主动推荐)。基于JADE (Java
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