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[摘要]伴隨電子商務(wù)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)的個性化服務(wù)研究已經(jīng)成為一個熱點。本文提出了一種將多Agent技術(shù)引入電子商務(wù)的解決方案，從而使電子商務(wù)系統(tǒng)達到了個性化的服務(wù)和智能化的特點。

[關(guān)鍵詞]Agent電子商務(wù)個性化服務(wù)智能化

一、引言

近年來，隨著Internet的普及應(yīng)用，電子商務(wù)得到很大的發(fā)展。電子商務(wù)的發(fā)展模式對企業(yè)服務(wù)提出了許多新要求，包括商品的質(zhì)量保證、送貨及時、商品選購舒適、退貨方便等，其中，最為突出的問題就是商品選購。由于供應(yīng)鏈和物流的發(fā)展，在電子商務(wù)的虛擬環(huán)境下，商家能夠在網(wǎng)上提供的商品種類和數(shù)量非常多，但用戶不可能通過一個小小的計算機屏幕很方便地發(fā)現(xiàn)自己感興趣的商品，用戶既不愿意花太多時間在漫無邊際的網(wǎng)上尋找商品，也不可能像在物理環(huán)境下那樣檢查商品的質(zhì)量。因此，個性化服務(wù)對電子商務(wù)企業(yè)提出了挑戰(zhàn)，企業(yè)能否及時準確地提供個性化的商品信息給用戶，能否給用戶提供舒適的購物環(huán)境，把消費者從群演變到個人，是電子商務(wù)成敗的關(guān)鍵。在國內(nèi)，個性化已在電子商務(wù)領(lǐng)域初現(xiàn)端倪。很多企業(yè)已經(jīng)十分注重通過個性化來提高電子商務(wù)的競爭力了。但我們應(yīng)該清醒地看到，在我國，無論是理論研究還是企業(yè)應(yīng)用，電子商務(wù)個性化服務(wù)還只是剛剛起步，真正的個性化服務(wù)與用戶還相距較遠。問題的關(guān)鍵是缺乏真正實現(xiàn)個性化服務(wù)的技術(shù)支撐。

Agent是綜合人工智能和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的一種新興分布計算技術(shù)，因它的智能性、動態(tài)性和移動性等特性，將其應(yīng)用于電子商務(wù)領(lǐng)域，為智能資源的發(fā)現(xiàn)、個性化服務(wù)提供技術(shù)支持，基于多Agent的電子商務(wù)研究是一門嶄新的課題，是第三代電子商務(wù)研究的方向。

本文提出了一種基于多Agent的個性化電子商務(wù)解決方案，并介紹了實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。

二、Agent技術(shù)及Multi-Agent系統(tǒng)

Agent是處在某個環(huán)境中的計算機系統(tǒng)，該系統(tǒng)有能力在這個環(huán)境中自主行動以實現(xiàn)其設(shè)計目標。如圖1。

圖1環(huán)境中的Agent

Agent是一個具有全部或部分下列特征的軟件實體，這些特征是：自主性、環(huán)境適應(yīng)性、具有一定的知識（具有學(xué)習(xí)能力）、移動性、通訊與協(xié)作能力。

多Agent系統(tǒng)是由多個Agent組成的系統(tǒng)，它是為了解決單個Agent不能夠解決的復(fù)雜問題，由多個Agent協(xié)調(diào)合作形成的問題求解網(wǎng)絡(luò)。

將多Agent技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)系統(tǒng)中，具有以下明顯的優(yōu)點：

1.Agent的自主性和學(xué)習(xí)性使得電子商務(wù)系統(tǒng)可以在不受用戶監(jiān)控和指導(dǎo)下由系統(tǒng)的決策機制決定采取什么行動，并與用戶并發(fā)工作，又可以學(xué)習(xí)記憶用戶的興趣愛好，建立用戶興趣模型來指導(dǎo)自己的決策，使之符合用戶的個性化服務(wù)需求。

2.Agent可以從網(wǎng)絡(luò)中某個結(jié)點移動到其他結(jié)點執(zhí)行來完成一定的任務(wù)，移動Agent技術(shù)具有動態(tài)性和分布計算的特點，進一步擴展了Agent處理事物的功能，利用它使得定制服務(wù)和即時服務(wù)成為可能，而且提高了采集用戶興趣和搜索信息的效率。

3．Agent使電子商務(wù)系統(tǒng)能主動地分析和獲取用戶的個性信息并根據(jù)用戶的興趣模型了解用戶的潛在需求，采取主動的行為，從而達到主動為用戶服務(wù)的目的。

二、基于多Agent的個性化電子商務(wù)解決方案

1.基本框架。系統(tǒng)由一個典型的多層Web應(yīng)用程序和一個運行在分布式環(huán)境中的Agent系統(tǒng)組成，如圖2所示，前者包括一套網(wǎng)頁和相關(guān)的數(shù)據(jù)庫，后者有多個Agent組成。

圖2系統(tǒng)基本框架

（1）顧客Agent：每個顧客都對應(yīng)著一個確定的顧客Agent，當顧客發(fā)出請求或任務(wù)時，顧客Agent就會對顧客的請求分析和判斷，一方面進行自我學(xué)習(xí)，從而了解顧客的某些特征，分析顧客的興趣和喜好，并把這些特征記錄在用戶信息庫中；另一方面把活動的詳細分析交給決策Agent，再由它決定如何將任務(wù)分配給MAS中的各商品推薦Agent。另外顧客Agent還將商品推薦Agent執(zhí)行的結(jié)果記錄在用戶信息庫中，以備下次請求時使用。顧客Agen隔一定時間后，自動檢查用戶信息庫中用戶請求頻率較高的幾種操作，并自動重新執(zhí)行，以便及時向顧客反饋經(jīng)常需要得到的新信息。

(2)顧客模型庫:顧客模型庫包括兩方面的信息，一是顧客的基本信息，用戶名、密碼等，另外就是顧客的興趣和愛好等信息，它是商品推薦策略的基礎(chǔ)。

(3)顧客行為記錄庫：顧客行為記錄庫記錄了顧客購買或經(jīng)常瀏覽的商品的行為記錄，它們是基于規(guī)則的推薦策略的依據(jù)。

（4)決策Agent：它掌握著所有商品推薦Agent的信息、特性和屬性以及各自所能完成的任務(wù)。它接受顧客Agent的任務(wù)請求，并對模糊的信息再次進行分析，根據(jù)各個商品推薦Agent的自身特性和功能進行分配，使它們完成所分配的任務(wù)。

（5)商品推薦Agent：在本系統(tǒng)中，它由2個商品推薦Agent組成，Agent1是基于知識的推薦，主要是根據(jù)顧客的興趣、愛好的推薦;Agent2是基于規(guī)則的推薦，主要是根據(jù)顧客瀏覽購買記錄的推薦。推薦算法很多，可以根據(jù)所要處理的問題，增加或減少商品推薦Agent的數(shù)量。推薦算法的選擇是個性化服務(wù)成功的關(guān)鍵。

整個系統(tǒng)實現(xiàn)的核心是Agent的通信、多Agent系統(tǒng)與Web服務(wù)器的結(jié)合以及推薦算法的選擇。在系統(tǒng)中各個Agent之間通過FIPA—ACL語言通信以協(xié)調(diào)協(xié)作。為了實現(xiàn)Agent與Non-Agent部分通信，設(shè)計了一個特殊的Agent（即S_Agent）來管理一個服務(wù)器端口，S_Agent既可以從端口獲得信息，也可以將信息通過端口傳遞出去。Web層是通過中間件（MASS_Bridge）實現(xiàn)與MASS的交互，即向MASS的服務(wù)器端口寫入信息和從該端口得到信息，該中間件采用的是跨平臺的JavaBeans組件。

2.JADE平臺的Agent開發(fā)。Agent系統(tǒng)實現(xiàn)采用了JADE開發(fā)框架。JADE是融合P2P技術(shù)、Agent技術(shù)、中間件技術(shù)、JAVA技術(shù)等當前較為先進的多種技術(shù)的軟件框架，現(xiàn)在已經(jīng)被較多的廠商和應(yīng)用軟件系統(tǒng)所采用。

在JADE的系統(tǒng)類jade.core.Agent中定義了信息之間相互傳遞的行為類（Behaviour），還行為代表了一個Agent能夠完成的任務(wù)。同時還定義了Agent之間的通信協(xié)議的格式和接口ACLMessage和MessageTemplate。

用JADE平臺開發(fā)Agent就是設(shè)計一個jade.core.Agent類的過程，而Agent提供的每個功能/服務(wù)都是通過一個或多個行為實現(xiàn)的。

在JADE平臺中，本地Agent通信與遠程Agent之間的通信使用不同的消息機制，本地Agent之間通過事件通信，遠程Agent之間可以通過IIOP和HTTP協(xié)議實現(xiàn)。本地之間通信時，只要在定義AID時，指定計算機名即可，與遠程Agent通信時，還需要調(diào)用AID對象的addAddresses()方法加入指定的Agent平臺所在的地址。

三、系統(tǒng)的運行過程

如圖3所示，系統(tǒng)執(zhí)行，首先啟動Agent，系統(tǒng)有四個Agent，一旦啟動，它們便作為獨立的系統(tǒng)隨時發(fā)送、接受信息，并作出相應(yīng)的處理工作并不斷與Agent世界內(nèi)部以及外界之間進行通信。

圖3Agent啟動界面

啟動Web服務(wù)器后，顧客通過頁面訪問電子商務(wù)系統(tǒng)，顧客首先注冊，注冊信息將存于顧客模型庫中，顧客登錄系統(tǒng)后，顧客Agent根據(jù)顧客模型庫/顧客行為記錄庫中顧客興趣和愛好以及顧客瀏覽購買記錄進行分析，將問題的分析結(jié)果和詳細報告通過特殊S-Agent發(fā)送給決策Agent。決策Agent接收到之后，根據(jù)這份詳細報告對問題進行分解，將子問題交給各商品推薦Agent，商品推薦Agent根據(jù)各自的推薦算法，找出合適的商品信息，并將信息送回決策Agent，決策Agent將收到的商品等信息反饋給顧客Agent。顧客Agent會將這些結(jié)果進行集中處理，刪除一些多余信息，并根據(jù)顧客用戶的喜好，以最友好頁面的形式反饋給顧客。同時顧客Agent將完成顧客模型庫和顧客記錄庫數(shù)據(jù)的更新，從而為下次顧客的請求作準備。至此，一次用戶請求就完成了。

該多Agent電子商務(wù)系統(tǒng)的主要特點是：

1.根據(jù)不同顧客的模型庫/行為記錄庫，推薦不同的商品信息，且呈現(xiàn)方式有所不同，從而實現(xiàn)個性化服務(wù)。

2.用戶在沒有請求時，隔一定時間，多Agent系統(tǒng)自動執(zhí)行，這樣當商品數(shù)據(jù)庫進行了更新，可以及時向顧客反饋新的信息。這也體現(xiàn)了Agent的自動化和達到“信息找人”的目標。

3.顧客Agent在空閑時不斷地進行自我學(xué)習(xí)，提高自己的知識庫，以適應(yīng)新的環(huán)境的變化。

四、結(jié)束語

伴隨電子商務(wù)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)的個性化服務(wù)研究已經(jīng)成為一個熱點。本解決方案引入多Agent技術(shù)，使電子商務(wù)系統(tǒng)達到了個性化的服務(wù)和智能化的特點。但系統(tǒng)采用的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法比較耗時，有待近一步對推薦算法作出研究。

參考文獻：

[1]WooldridgeM石純一等譯:多Agent系統(tǒng)引論[M].電子工業(yè)出版社,2003年10月

[2]余力:電子商務(wù)個性化推薦研究.計算機集成制造系統(tǒng),2004年10月