Indexed by：
Abstract：
提出一个在电子商务中能辅助用户网上采购的智能Agent协商模型,并对模型进行仿真实验,以验证模型的有效性.模型的构造基于BP神经网络,通过对用户的购物偏好训练学习,使Agent获得一组包含用户偏好特征的规则信息并作为协商过程中推理的依据;每次协商的结果都作为学习样本,以提高Agent对市场变化的适应能力.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Version：
Source ：
计算机应用
ISSN： 1001-9081
CN： 51-1307/TP
Year： 2005
Issue： 7
Volume： 25
Page： 1638-1640,1650
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
