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基于混合学习策略的多Agent信息过滤系统
被引量：
3
1
作者
费洪晓
巩艳玲
+1 位作者
谢文彪
倪敏
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第2期267-269,共3页
针对用户个性化服务的要求,给出了一种基于混合学习策略和BP神经网络的多Agent信息过滤系统实现方案。系统采用蒙特卡罗强化学习算法进行多Agent协作学习,同时运用三层BP神经网络计算用户的满意度,根据算出的满意度对用户兴趣模型进行...
针对用户个性化服务的要求,给出了一种基于混合学习策略和BP神经网络的多Agent信息过滤系统实现方案。系统采用蒙特卡罗强化学习算法进行多Agent协作学习,同时运用三层BP神经网络计算用户的满意度,根据算出的满意度对用户兴趣模型进行更新。本系统中用户无须反复提供显示反馈,由Agent跟踪并记录用户的浏览行为而得到用户的隐式反馈信息,从而减轻了用户的负担。
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关键词
AGENT
个性化信息过滤
强化学习
BP神经网络
蒙特卡罗算法
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题名
基于混合学习策略的多Agent信息过滤系统
被引量：
3
1
作者
费洪晓
巩艳玲
谢文彪
倪敏
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第2期267-269,共3页
文摘
针对用户个性化服务的要求,给出了一种基于混合学习策略和BP神经网络的多Agent信息过滤系统实现方案。系统采用蒙特卡罗强化学习算法进行多Agent协作学习,同时运用三层BP神经网络计算用户的满意度,根据算出的满意度对用户兴趣模型进行更新。本系统中用户无须反复提供显示反馈,由Agent跟踪并记录用户的浏览行为而得到用户的隐式反馈信息,从而减轻了用户的负担。
关键词
AGENT
个性化信息过滤
强化学习
BP神经网络
蒙特卡罗算法
Keywords
Agent
personalized information filtering
reinforcement learning
back propagation neural network
MonteCarlo method
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合学习策略的多Agent信息过滤系统
费洪晓
巩艳玲
谢文彪
倪敏
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006
3
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