针对新用户冷启动问题的改进Epsilon-greedy算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 王素琴2; 张洋2; 蒋浩1; 朱登明1 |
| 刊名 | 计算机工程
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| 出版日期 | 2018 |
| 卷号 | 44.0期号:011页码:172 |
| 关键词 | 推荐系统 冷启动 Epsilon-greedy算法 免疫反馈模型 bandit算法 |
| ISSN号 | 1000-3428 |
| 英文摘要 | 在解决新用户冷启动问题时,固定不变的Epsilon参数会使传统Epsilon-greedy算法收敛缓慢。为此,提出一种改进的Epsilon-greedy算法。利用免疫反馈模型动态调整Epsilon参数,从而使算法快速收敛。使用蒙特卡罗模拟方法对算法进行实验验证,结果表明,该算法能够在用户与推荐系统交互较少的情况下为用户进行有效推荐,且推荐效果优于传统的Epsilon-greedy、Softmax和UCB算法。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37029]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.中国科学院计算技术研究所 2.华北电力大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王素琴,张洋,蒋浩,等. 针对新用户冷启动问题的改进Epsilon-greedy算法[J]. 计算机工程,2018,44.0(011):172. |
| APA | 王素琴,张洋,蒋浩,&朱登明.(2018).针对新用户冷启动问题的改进Epsilon-greedy算法.计算机工程,44.0(011),172. |
| MLA | 王素琴,et al."针对新用户冷启动问题的改进Epsilon-greedy算法".计算机工程 44.0.011(2018):172. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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