Agent Technology For E-Commerce pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Maria Fasli

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2007-03-16

价格:513.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9780470030301

丛书系列:

图书标签:

Agent Technology
E-Commerce
Artificial Intelligence
Multi-Agent Systems
Distributed Systems
Intelligent Agents
Web Services
Automation
Negotiation
Personalization

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具体描述

Agents are computational systems that are capable of autonomous, reactive and proactive behaviour, and are also able to interact with each other. The application of agents in e-Commerce is one of the fastest-growing and most exciting areas of computer science. This emerging technology is enabling individuals and businesses to take advantage of the new and powerful medium of the World Wide Web. Agent Technology for e-Commerce introduces the main theory behind and the applications of agent technology in e-Commerce in a way that is accessible to students with a basic background in computer science. Bringing together economics, game theory and multi-agent systems in a clear and accessible way, this book offers an introduction to agent technology and architectures, as well as providing more in-depth coverage of subjects such as negotiation, auctions, bargaining, voting protocols and coalition formation. Mobile agents and issues of trust and security are also addressed. Containing exercises and topics for discussion, this book is ideal for classroom use or self-study, and will be of considerable interest to computing and IT professionals who wish explore the fast-moving discipline of agent technology for e-Commerce.

图书简介：智能体技术在电子商务中的应用 1. 导论：数字经济时代的商业范式转型在信息技术飞速发展的今天，电子商务已经不再是简单的在线交易平台，而是演变为一个高度复杂、动态变化、需要实时决策和高度个性化服务的复杂系统。传统的基于规则或集中式控制的系统在处理海量数据、应对瞬息万变的市场需求以及提供深度用户体验方面显得力不从心。为了突破这些局限，新兴的“智能体技术”（Agent Technology）正成为驱动下一代电子商务平台创新的核心驱动力。本书并非聚焦于Agent Technology For E-Commerce 这一特定主题，而是将视角拓宽至更宏大的信息系统和复杂系统工程领域，详细探讨如何利用先进的计算模型和分布式智能来构建更加健壮、高效、自适应的现代信息基础设施。我们将深入研究那些构建智能系统的基础理论和方法，这些理论和方法论同样可以应用于金融建模、供应链管理、工业自动化以及自然语言处理等多个前沿领域，从而为读者构建一个关于“智能系统”的全面、深入的认知框架。 2. 复杂系统与分布式计算的理论基石现代信息系统的复杂性主要来源于其组成部分的异构性、交互的非线性和环境的动态变化。本书将首先建立起理解这些复杂系统的理论基础。 2.1 分布式计算模型与并行化策略我们探讨了从经典的图灵模型到现代的Actor模型、CSP（Communicating Sequential Processes）模型的演进。重点在于如何在不依赖中央控制的前提下，实现大规模计算任务的有效分解与协同工作。这包括对并发性、同步机制以及死锁避免策略的深入分析。读者将学习到如何设计一个能够应对网络延迟和部分故障的弹性计算架构，这对于构建高可用性的任何大型在线服务都是至关重要的。 2.2 系统的涌现行为与自组织理论复杂系统的一个核心特征是“涌现性”——整体的性质无法简单地由各个部分的性质线性叠加得出。本书将引入复杂性科学中的关键概念，如自组织临界现象（Self-Organized Criticality）、反馈回路以及网络拓扑结构对系统全局行为的影响。我们将通过离散事件模拟和基于主体的建模（Agent-Based Modeling，此处指代建模方法论，而非特指电子商务智能体）来展示如何预测和控制系统级别的稳定性和鲁棒性，而不是仅仅关注单个组件的性能指标。 3. 高级决策制定与不确定性处理在信息不完全或环境不确定的情况下做出最优决策是任何高级信息系统的核心挑战。本书将侧重于描述那些支撑高级推理和学习机制的通用算法和框架。 3.1 概率推理与贝叶斯网络我们将详细解析如何利用贝叶斯网络和马尔可夫随机场（MRF）对具有依赖关系的不确定性进行建模和推理。这些技术不仅是进行预测的基础，更是设计动态规划算法的先决条件。探讨将这些概率模型应用于解决时间序列预测、故障诊断以及多源数据融合等通用问题的方法。 3.2 博弈论在交互系统中的应用当多个决策实体同时在系统中运作，且它们的收益相互依赖时，博弈论提供了分析这种交互的数学工具。本书将介绍纳什均衡、帕累托最优等基本概念，并将其扩展到动态博弈和无限重复博弈的场景。这部分内容旨在提供一个分析竞争与合作场景的通用框架，其应用范围远超任何单一的应用领域。 4. 数据驱动的智能与学习范式现代信息系统越来越依赖从数据中自动提取知识和优化自身行为的能力。本书将深入探讨那些推动系统智能化的核心机器学习范式。 4.1 强化学习：环境交互与策略优化强化学习（RL）的核心在于智能体通过与环境的试错交互来学习最优行为策略。我们将细致剖析Q-Learning、SARSA以及更先进的策略梯度方法（如Policy Gradients和Actor-Critic框架）。重点在于如何设计有效的奖励函数和状态空间表示，以解决那些具有长期时间依赖性的优化问题，例如资源调度和路由优化。 4.2 深度学习的通用架构与特征提取卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和Transformer）已经成为处理结构化和序列化数据的标准工具。本书将分析这些深度架构如何自动学习数据的高维特征表示，以及如何将其嵌入到更宏大的控制或推理框架中。我们将考察这些技术在图像识别、语音处理以及复杂时间序列分析中的通用能力。 5. 系统的架构、互操作性与标准构建一个能够长期运行且易于维护的复杂信息系统，需要清晰的架构设计和严格的互操作性标准。 5.1 服务导向架构（SOA）与微服务系统需要模块化以应对演化。本书将对比传统的单体应用与现代的SOA和微服务架构的优劣。重点分析如何在分布式环境中实现服务的发现、注册、负载均衡以及跨服务事务管理，确保系统的高内聚、低耦合。 5.2 语义互操作性与知识表示为了让异构的系统组件能够“理解”彼此交换的信息，需要统一的语义框架。我们将探讨本体论（Ontology）的构建、资源描述框架（RDF）以及SPARQL查询语言在构建语义驱动的信息集成层中的作用。这为构建任何需要跨领域知识共享的复杂系统提供了基础。 6. 结语：面向未来系统的工程挑战本书所涵盖的内容，是从分布式计算、概率建模、高级决策理论到深度学习的广泛知识体系，它们共同构成了设计和实现任何下一代智能信息系统的工程基石。掌握这些理论和工具，将使读者有能力应对从大规模数据分析到复杂控制系统设计的一系列挑战，远超单一应用领域的范畴。这些技术是构建高度自治、自适应、能够处理现实世界复杂性的信息系统的核心要素。