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　　(2)顾客模型库:顾客模型库包括两方面的信息，一是顾客的基本信息，用户名、密码等，另外就是顾客的兴趣和爱好等信息，它是商品推荐策略的基础。
　　(3)顾客行为记录库：顾客行为记录库记录了顾客购买或经常浏览的商品的行为记录，它们是基于规则的推荐策略的依据。
　　（4)决策Agent：它掌握着所有商品推荐Agent的信息、特性和属性以及各自所能完成的任务。它接受顾客Agent的任务请求，并对模糊的信息再次进行分析，根据各个商品推荐Agent的自身特性和功能进行分配，使它们完成所分配的任务。
　　（5)商品推荐Agent：在本系统中，它由2个商品推荐Agent组成，Agent1是基于知识的推荐，主要是根据顾客的兴趣、爱好的推荐;Agent2是基于规则的推荐，主要是根据顾客浏览购买记录的推荐。推荐算法很多，可以根据所要处理的问题，增加或减少商品推荐Agent的数量。推荐算法的选择是个性化服务成功的关键。
　　整个系统实现的核心是

[1]   

www.77xue.com哦 Agent的、多Agent 系统与Web服务器的结合以及推荐算法的选择。在系统中各个Agent之间通过 FIPA—ACL通信以协调协作。为了实现Agent与Non-Agent部分通信，设计了一个特殊的Agent（即S_Agent）来一个服务器端口，S_Agent既可以从端口获得信息，也可以将信息通过端口传递出去。Web层是通过中间件（MASS_Bridge）实现与MASS的交互，即向MASS的服务器端口写入信息和从该端口得到信息，该中间件采用的是跨平台的JavaBeans组件。
　　2.JADE平台的Agent开发。Agent系统实现采用了JADE开发框架。JADE是融合P2P技术、Agent技术、中间件技术、JAVA技术等当前较为先进的多种技术的软件框架，现在已经被较多的厂商和应用软件系统所采用。
　　在JADE的系统类jade.core.Agent中定义了信息之间相互传递的行为类（Behaviour），还行为代表了一个Agent能够完成的任务。同时还定义了Agent之间的通信协议的格式和接口ACLMessage和MessageTemplate。
　　用JADE平台开发Agent就是设计一个jade.core.Agent类的过程，而Agent提供的每个功能/服务都是通过一个或多个行为实现的。
　　在JADE平台中，本地Agent通信与远程Agent之间的通信使用不同的消息机制，本地Agent之间通过事件通信，远程Agent之间可以通过IIOP和HTTP协议实现。本地之间通信时，只要在定义AID时，指定名即可，与远程Agent通信时，还需要调用AID对象的addAddresses()方法加入指定的Agent平台所在的地址。

　　四、系统的运行过程
　　如图3所示，系统执行，首先启动Agent，系统有四个Agent，一旦启动，它们便作为独立的系统随时发送、接受信息，并作出相应的处理工作并不断与Agent世界内部以及外界之间进行通信。
　　图3 Agent启动界面
　　启动Web服务器后，顾客通过页面访问商务系统，顾客首先注册，注册信息将存于顾客模型库中，顾客登录系统后，顾客Agent根据顾客模型库/顾客行为记录库中顾客兴趣和爱好以及顾客浏览购买记录进行分析，将问题的分析结果和详细报告通过特殊S-Agent发送给决策Agent。决策Agent接收到之后，根据这份详细报告对问题进行分解，将子问题交给各商品推荐Agent，商品推荐Agent根据各自的推荐算法，找出合适的商品信息，并将信息送回决策Agent，决策Agent将收到的商品等信息反馈给顾客Agent。顾客Agent会将这些结果进行集中处理，删除一些多余信息，并根据顾客用户的喜好，以最友好页面的形式反馈给顾客。同时顾客Agent将完成顾客模型库和顾客记录库数据的更新，从而为下次顾客的请求作准备。至此，一次用户请求就完成了。
　　该多Agent电子商务系统的主要特点是：
　　1.根据不同顾客的模型库/行为记录库，推荐不同的商品信息，且呈现方式有所不同，从而实现个性化服务。
　　2.用户在没有请求时，隔一定时间， 多Agent系统自动执行，这样当商品数据库进行了更新，可以及时向顾客反馈新的信息。这也体现了Agent的自动化和达到“信息找人”的目标。

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