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为了进一步提高高校图书馆学术资源推荐的效率,提出适用于多种学术资源类型的推荐策略,并构建一种基于多Agent技术的推荐系统架构。通过设计多种功能Agent,系统可根据学术资源类型自适应选择推荐策略,在发挥Agent间协作优势的基础上,实现复杂计算的线下运行,从而改善系统的扩展性问题。实验结果表明,该系统在F1值和运行时间指标上均优于其他推荐方法。