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基于用户偏好的智能业务选取研究被引量：3: 1; 作者黄海清张平张曦文《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B12期2537-2540,共4页; 将马尔可夫判决过程和强化学习算法相结合,给出了异构无线网络环境下用户业务偏好评估模型的技术框架.为动态环境下用户需求的感知、量化和适配特征的研究提供了基本的数学描述,对解决用户体验的评价问题和业务与业务环境的适配问题提... 展开更多; 关键词效用理论用户偏好马尔可夫判决过程强化学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

用户偏好提取MDP建模研究被引量：2: 2; 作者黄海清张平张曦文《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期81-85,共5页; 将马尔可夫判决过程和智能强化学习算法相结合,给出了异构无线网络环境下用户业务偏好评估模型的技术框架。为动态环境下用户需求的感知、量化和适配特征的研究提供了基本的数学描述,对解决用户体验的评价问题和业务与业务环境的适配问... 展开更多; 关键词效用理论用户偏好马尔可夫判决过程强化学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于代理的用户偏好建模研究被引量：1: 3; 作者黄海清王永峰《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1163-1165,共3页; 基于移动代理系统,将马尔可夫判决过程和智能强化学习算法相结合,提出了在异构无线网络环境下对移动用户业务偏好进行智能建模的技术框架.为动态环境下用户需求的感知、量化和适配特征的研究提供了基本的数学描述,为解决用户体验的评价... 展开更多; 关键词移动代理用户偏好马尔可夫判决过程强化学习; 在线阅读下载PDF 职称材料