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An Agent-based Customized Recommender System for Product and Service Family Design

机译：基于代理的自定义推荐系统，用于产品和服务家庭设计

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This paper introduces an agent-based recommender system to support customized recommendations for product and service family design in electronic market environments. In this research, a preference learning mechanism is used to recommend appropriate products or services to customers and determine a preference value for each market segment in the product or service family. We demonstrate the implementation of the proposed recommender system using a multi-agent framework. Through experiments, we illustrate that the proposed recommender system can be used for customized recommendation and market segment design in various electronic market environments.
机译：本文介绍了基于代理的推荐系统，以支持电子市场环境中的产品和服务家庭设计的定制建议。在这项研究中，偏好学习机制用于向客户推荐适当的产品或服务，并确定产品或服务家庭中每个市场段的偏好值。我们展示了使用多代理框架的建议推荐系统的实现。通过实验，我们说明所提出的推荐系统可用于各种电子市场环境中的定制推荐和市场段设计。

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