基于Agent的个性化信息服务

文章提出了基于Agent技术所实现的个性化信息服务,利用面向对象思想实现了Agent类模型,并说明了A-gent能提供的几种新的服务模式。利用这样的Agent类模型实现了个性化信息服务系统的开发框架,解决了现有的个性化信息服务存在的某些问题。     

基于Multi-Agent技术的个性化信息服务研究

传统的网络信息服务技术难以满足用户个性化的需求。将人工智能的Agent技术引入信息服务研究中,提出了基于Multi-Agent的个性化信息服务技术,并详细阐述了系统的体系结构、设计思想和实现技术,设计了一个多Agent的模型系统。     

基于Filter技术的Web个性化服务应用研究

基于数据挖掘的Web个性化服务系统是一个应用于网站的后台服务软件,能够为网站管理者和访问者提供信息收集、分析或个性化页面服务.它具有智能性、安全性、可扩展性等特点,可广泛应用于商业或其他用途的网站系统.文中运用J2EE中的Filter技术,针对Web个性化服务,提出了一种新的应用框架,并较细致地阐述了Filter的实现及配置的整个过程.采用Filter技术,能大大提高用户识别、会话识别的准确性,是实现个性化服务的理想方法.     

基于Multi-Agent个性化信息服务的电子政务系统的研究

本系统结合Multi-Agent技术,对于个性化信息服务电子政务系统进行了研究分析。详细阐述了电子政务系统的设计思想以及基于Multi-Agent的个性化信息服务的模型。     

基于城市交通信息网格的个性化出行服务研究

智能城市交通系统由于缺少对个性化出行需求统一的认识,以及在实时路况信息计算、信息共享等方面能力上的不足。尚不能提供大规模的个性化出行服务。在调研的基础上,首先给出了一个统一的个性化出行需求定义,然后设计了一个基于城市交通信息网格的个性化出行服务系统,重点探讨了其中的个性化出行需求定制、个性化出行导航和个性化出行服务实现的关键技术。基于交通信息网格的个性化出行系统研究是提高城市交通出行效率并进而缓解交通压力的有效手段。     

基于WEB挖掘的个性化服务研究

针对用户特性向用户提供个性化服务将是web服务的发展趋势，本文从Web个性化服务的本质出发，详细地研究了实现Web个性化服务的关键技术：Web挖掘技术和信息推荐技术，并在此基础上设计了一个基于Web挖掘的个性化服务系统原型。     

基于本体的个性化知识服务系统的构建

为用户提供有效的个性化知识服务是图书馆等机构信息服务发展方向之一.引入本体理论,构建了一个基于本体的个性化知识服务系统.系统利用本体对多领域、跨数据库的文献库进行统一描述和重构,在此基础上进一步提出了用户个性特征模型和个性化知识检索模型,使系统实现在多文献库间进行语义层次上的个性化检索,提高了知识服务的效率和质量.     

学习型企业中个性化智能信息服务算法研究

构建了一种基于面向服务的学习型企业智能信息服务系统框架,提出并验证了个性化智能信息服务算法。描述了该算法的核心部分,包括企业员工主个性因子的生成及动态优化、个性化模糊神经网络结构的构造、个性化信息内容生成函数以及相应的优化等。     

人体经络系统中的个性化信息服务研究

人体经络较为复杂,涉及到经络、穴位、疾病、脏腑和针灸等方面的知识,容易导致＂信息迷航＂,且对于不同的用户,信息需求也各不相同。针对该问题,文章系统地研究了人体经络系统中的个性化信息服务,构建了用户兴趣模型,并根据用户对场景的访问次数和停留时间来更新用户的兴趣模型,在此基础上提出基于相似用户兴趣的个性化推荐算法,从而实现为用户提供个性化的信息服务。实验结果表明,系统能根据用户信息及其交互行为,有效地推荐与用户兴趣相关的信息,较好地为用户提供个性化的信息服务。     

基于Multi Agent个性化信息服务的电子政务系统的研究*

本系统结合MultiAgent技术,对于个性化信息服务电子政务系统进行了研究分析。详细阐述了电子政务系统的设计思想以及基于MultiAgent的个性化信息服务的模型。     

基于协作过滤的个性化服务技术研究

随着网络的普及和发展以及网络信息量的日益增加,为广大用户提供个性化服务显得尤为必要.在对个性化服务技术相关知识进行概述的基础上介绍了协作过滤信息推荐技术的基本原理、分类、所面临的困难等,并对国内外研究现状等进行了综述.最后时基于协作过滤的个性化服务技术进一步的研究工作进行了展望.     

基于动态网站的语义数据挖掘模型研究

WEB使用挖掘正逐渐成为WEB个性化服务领域的研究重点,它通过对用户历史使用信息的分析,实现网站的个性化服务。然而,由于动态网页对象URL结构的特殊性,导致了WEB使用挖掘在动态网站应用上的局限性。论文在基于WEB使用挖掘分析的基础上,针对动态网站数据挖掘和个性化服务,提出了语义数据挖掘模型,并详细描述该模型的挖掘流程。     

支持大规模个性化功能需求的服务网络构建

提出一种面向大规模功能个性化需求的服务组合方法,支持服务的大规模个性化定制.现实服务场景通常面临多客户的大量并发的请求,且不同客户对服务的功能需求存在差异.传统方法在应对该场景时需要针对每个需求分别构建服务组合方案,成本代价高.该方法同时考虑多需求,利用潜在收益为需求排序,利用多需求在功能上的相似性、采用渐进迭加策略逐步形成可定制服务方案（称为服务网络）,采用需求分组策略降低算法时间复杂性.通过实验,将该方法与其他组合策略进行对比分析,证明了方法的有效性.该方法把服务网络作为持久化存在的基础设施,将个性化和标准化结合起来,以最少的服务来满足尽可能多的需求,达到优化的成本有效性和客户满意度,可应用于各类现代服务领域.     

基于本体的知识库个性化检索方法研究

在使用本体技术构建知识资源检索系统的研发过程中,常会遇到检索结果同检索者本身实际情况不符,以及计算机难以理解用户实际需求的问题。为此,我们提出了一种基于本体的知识库个性化检索方法,将知识服务的本体构建、服务定义的过程同用户的个性化信息有机结合起来,并在服务执行的使用用户个性化信息来优化执行结果。实践表明,该方法可以比较精确的识别用户个性化需求,简化用户输入,提升查询结果质量。     

个性化服务在网络课程中的应用研究

个性化服务对实现网络课程中的因材施教有很重要的意义。本文首先介绍了个性化服务及其分类,主要研究了网络课程中可以提供的个性化服务,并分析了网络课程中个性化服务系统的体系结构。     

基于Web日志的煤矿企业网站个性化推荐服务研究

为了解决煤矿企业网站用户查找信息难的问题,提出了一种基于Web日志的煤矿企业网站个性化推荐服务模型。该模型应用关联规则对新用户进行页面推荐,应用聚类算法对老用户进行页面推荐;并结合点击网页的次数、网页的浏览时间、雅可系数与最长公共路径系数来度量用户兴趣度的方法,可为用户准确地推荐其感兴趣的页面。测试结果表明,该模型能够有效地对网页资源进行分类并进行个性化推荐。     

面向普适计算的服务构件动态部署问题及算法

有限的资源是嵌入式应用的一个局限性,因此越来越多的嵌入式设备联网,通过共享资源为用户提供灵活的服务以适应普适计算的要求.以构件化嵌入式操作系统Liquid为背景,研究普适计算环境下多个服务构件动态部署问题,合理分配利用资源,克服单个嵌入式设备的资源局限性.首先对部署问题进行描述,然后给出服务构件动态部署的基本算法和启发式算法,并对启发式算法优化,最后通过算法模拟及数据分析算法的性能.虽然在Liquid系统上进行模拟实现,但算法具有通用性,启发式算法的效率分析表明,它适合设备或者服务构件数目较多的普适计算环境,在部署服务构件的同时提高服务准入成功率和资源的利用率.     

个性化元搜索引擎模型的研究与设计

随着人们对搜索的效率和信息检索质量要求的不断提高,传统的搜索引擎已不能很好地满足人们的需求。为了解决这个问题,本文介绍元搜索引擎技术和个性化技术,并且结合两者重点研究个性化元搜索引擎模型,包括个性化元搜索引擎系统总体架构、用户兴趣模型的基本结构以及个性化元搜索引擎对信息采集处理的流程。个性化元搜索引擎有一定的应用和实用价值。     

Virtual Customer Service Agents: Using Social Presence and Personalization to Shape Online Service Encounters

By performing tasks traditionally fulfilled by service personnel and having a humanlike appearance, virtual customer service agents bring classical service elements to the web, which may positively influence customer satisfaction through eliciting social responses and feelings of personalization. This paper sheds light on these dynamics by proposing and testing a model drawing upon the theories of implicit personality, social response, emotional contagion, and social interaction. The model proposes friendliness, expertise, and smile as determinants of social presence, personalization, and online service encounter satisfaction. An empirical study confirms the cross‐channel applicability of friendliness and expertise as determinants of social presence and personalization. Overall, the study underlines that integration between technology and personal aspects may lead to more social online service encounters.     

Willing to pay for quality personalization? Trade-off between quality and privacy

Online personalization presents recommendations of products and services based on customers’ past online purchases or browsing behavior. Personalization applications reduce information overload and provide value-added services. However, their adoption is hindered by customers’ concerns about information privacy. This paper reports on research undertaken to determine whether a high-quality recommendation service will encourage customers to use online personalization. We collected data through a series of online experiments to examine the impacts of privacy and quality on personalization usage and on users’ willingness to pay and to disclose information when using news and financial services. Our findings suggest that under certain circumstances, perceived personalization quality can outweigh the impact of privacy concerns. This implies that service providers can improve the perceived quality of personalization services being offered in order to offset customer privacy concerns. Nevertheless, the impact of perceived quality on personalization usage is weaker for customers who have experienced privacy invasion in the past. The results show that customers who are likely to use online personalization are also likely to pay for the service. This finding suggests that, despite privacy concerns, there is an opportunity for businesses to monetize high-quality personalization.