【摘 要】
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普适计算环境中的服务推荐需要满足系统异构性和移动性的要求。提出了一种基于贝叶斯网络的多Agent服务推荐机制并进行实现，将贝叶斯网络和聚类方法应用于服务推荐中，并设计了
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普适计算环境中的服务推荐需要满足系统异构性和移动性的要求。提出了一种基于贝叶斯网络的多Agent服务推荐机制并进行实现，将贝叶斯网络和聚类方法应用于服务推荐中，并设计了推荐模型自学习机制，充分考虑了上下文对服务推荐的影响及改进。实现系统由完成历史上下文汇集、知识训练、决策推荐和自学习功能的多个Agent构成，通过Agent之间的通信内容设计，在Agent之间建立流程控制和数据共享通道。
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