Abstract-This paper presenterar en Multi-Agent strategi för problemet med att rekommendera kurser till ingenjörer. Rekommendationssystemet är byggt som ett konceptbevis och begränsat till de el- och maskintekniska disciplinerna. Genom användarmodellering och datainsamling från en enkät genomförs samverkande filtreringsrekommendationer med hjälp av intelligenta agenter. Agenterna arbetar tillsammans med att rekommendera meningsfulla kurser och uppdatera kursinformationen. Systemet använder en användarprofil och nyckelord från kurser till rankningskurser. En rankning noggrannhet för kurser på 90% uppnås medan flexibilitet uppnås med hjälp av en agent som hämtar information autonomt med hjälp av data mining tekniker från webbplatser. Denna rekommendation är skalbar och anpassningsbar. Ytterligare förbättringar kan göras med hjälp av klusterbildning och inspelning av användarens feedback. R ECOMMENDER system, för rådgivning eller rekommendation av ämnen, växer fram som ett växande applikations- och forskningsområde [1]. Dessa system hjälper användarna att hantera informationsöverbelastning [1]. Informationsöverbelastningen är ett resultat av tillgången till ett stort antal uppgifter om alla ämnen i denna ålder. Rekommendationssystem bildar beslutsstödsystem för såväl individer som hela organisationer genom att skräddarsy och rekommendera information. Rekommenderar system använder beräkningsintelligens och kan tränas för att hitta mönster mellan olika användare och ämne. I detta dokument behandlas problemet med att rekommendera utbildning för ingenjörer. I detta dokument presenteras ett system som rekommenderar utbildningsanvändare genom att minska informationsöverbelastningen genom att använda informationsanpassning och rekommendationer. Systemet minskar ytterligare behovet för användare att söka en mängd olika informationskällor samt eventuella behov av att övervaka dessa källor för ändringar och uppdateringar. Rekommendationens räckvidd har begränsats till yrkesverksamma inom el- och maskinteknik. För det första:
Marivate m.fl. REF tog MAS-metoden för att lösa problemet med att rekommendera utbildning för ingenjörer; systemet minskar behovet för användare att söka en mängd olika informationskällor samt att utelämna eventuella behov av att övervaka dessa källor för ändringar och uppdateringar.
An Intelligent Multi-Agent Recommender System for Human Capacity Building
{'venue': 'MELECON 2008 - The 14th IEEE Mediterranean Electrotechnical Conference', 'journal': 'MELECON 2008 - The 14th IEEE Mediterranean Electrotechnical Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}