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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >Recommendation of Workplaces in a Coworking Building: A Cyber-Physical Approach Supported by a Context-Aware Multi-Agent System
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Recommendation of Workplaces in a Coworking Building: A Cyber-Physical Approach Supported by a Context-Aware Multi-Agent System

机译：推荐合作办公楼中的工作场所：上下文感知多智能体系统支持的一种网络物理方法

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摘要

Recommender systems are able to suggest the most suitable items to a given user, taking into account the user’s and item`s data. Currently, these systems are offered almost everywhere in the online world, such as in e-commerce websites, newsletters, or video platforms. To improve recommendations, the user’s context should be considered to provide more accurate algorithms able to achieve higher payoffs. In this paper, we propose a pre-filtering recommendation system that considers the context of a coworking building and suggests the best workplaces to a user. A cyber-physical context-aware multi-agent system is used to monitor the building and feed the pre-filtering process using fuzzy logic. Recommendations are made by a multi-armed bandit algorithm, using -greedy and upper confidence bound methods. The paper presents the main results of simulations for one, two, three, and five years to illustrate the use of the proposed system.
机译：推荐系统可以考虑到用户和商品的数据，向给定的用户建议最合适的商品。当前，这些系统几乎可以在在线世界的任何地方使用，例如在电子商务网站，新闻通讯或视频平台中。为了改善建议，应考虑用户的上下文，以提供能够实现更高收益的更准确算法。在本文中，我们提出了一种预过滤推荐系统，该系统考虑了协同办公大楼的环境并向用户建议最佳的工作场所。使用网络物理上下文感知多主体系统来监视建筑物并使用模糊逻辑输入预过滤过程。使用-greedy和上限置信度上限的方法通过多臂强盗算法提出建议。本文介绍了为期一年，两年，三年和五年的仿真结果，以说明所提出系统的使用。

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