基于Agent的电子商务智能导购模型：个性化服务的关键

电子商务智能导购模型是随着互联网发展和技术进步的重要应用，特别是基于Agent技术的研究领域。本文的标题"基于Agent技术的电子商务智能导购模型"由陈细华、王晟和高健三位作者提出，他们隶属于武汉理工大学信息工程学院，专注于解决在线购物中的个性化服务问题。在海量信息的网络环境中，提供精准的个性化推荐成为关键。 Agent技术在这一模型中扮演了核心角色。Agent是一种能够自主运行、交互和学习的软件实体，其基本概念可以表述为一个函数，将环境的状态变化映射到一系列可能的动作。通过这种方式，Agent能够根据用户的购物历史和行为，自动挖掘和筛选出符合用户喜好的商品信息，实现购物过程的自动化和智能化。 作者们特别关注了智能导航系统的功能，其目标是协助用户在信息海洋中高效找到和比较商品，同时还能根据用户的购买历史和偏好预测他们的潜在需求。这种基于Agent的智能导购系统具备自主性，能够在没有外界干预的情况下独立运行，并能控制自身的行为和状态；社会性则体现在它能与其他Agent或人类用户通过代理通讯语言进行交互，协同完成复杂任务；主动性则表现在它能主动获取用户信息，分析用户的兴趣，以满足其个性化需求。 文中提到的网上影碟导购模型展示了如何运用有效的偏好筛选算法，建立一个评价模型，以实现智能导航。未来的研究方向可能是开发一个智能导购组件，将其集成到购物网站中，实时推荐客户可能感兴趣的商品，并动态更新用户购物偏好，从而提升商家的个性化服务质量和客户满意度。 关键词包括"智能体"、"数据挖掘"和"偏好筛选"，这些是构建智能导购模型的基础技术手段，也是本文探讨的核心内容。基于Agent技术的电子商务智能导购模型不仅优化了用户的购物体验，也为商家提供了有力的工具，以更好地理解和满足客户需求。