基於強化學習
dqn的智慧型體信任增強
亓法欣童向榮
於雷【期刊名稱】
《計算機研究與發展》【年卷
期】2020(057)006
【摘要】
信任推薦系統是以社交網路為基礎的一種重要推薦系統應用
其結合用
戶之間的信任關係對使用者進行專案推薦
但之前的研究一般假定使用者之間的信任
值固定無法對使用者信任及偏好的動態變化做出及時響應
進而影響推薦效果實際上
使用者接受推薦後
當實際評價高於心理預期時
體驗使用者對推薦者的信任將
增加反之則下降
針對此問題
並且重點考慮使用者間信任變化過程及信任的動態
性提出了一種結合強化學習的使用者信任增強方法
因此使用最小均方誤差演算法研究
評價差值
對使用者信
任的動態
影響利用
強化學習
方法deep
q-learning(dqn)
模擬推薦者在推薦過程中學習使用者偏好進而提公升信任值的過程
並且提出了乙個多項式級別的演算法來計算信任值和推薦
可激勵推薦者學習使用者
的偏好並使使用者對推薦者的信任始終保持在較高程度
實驗表明
方法可快速響
應使用者偏好的動態變化
當其應用於推薦系統時
相較於其他方法
可為使用者提供
更及時、更準確的推薦結果
【總頁數】
頁(1227-1238)
多智慧型體系統
強化學習
信任深度q學習
最小均方誤差方法
【作者】
亓法欣童向榮
於雷【作者單位】
煙台大學計算機與控制工程學院
山東煙台
264005;
紐約州立大
學賓漢姆頓分校電腦科學系
紐約州賓漢姆頓市
【正文語種】
中文
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