1(烟台大学计算机与控制工程学院 山东烟台 264005);2(纽约州立大学宾汉姆顿分校计算机科学系 纽约州宾汉姆顿市 13902) (qifaxin123@163.com)
出版日期: 2020-06-01基金资助:国家自然科学基金项目(61572418)Agent Trust Boost via Reinforcement Learning DQN
Qi Faxin1, Tong Xiangrong1, Yu Lei1,21(School of Computer and Control Engineering, Yantai University, Yantai, Shandong 264005);2(Department of Computer Science, State University of New York at Binghamton, Binghamton, NY 13902)
Online: 2020-06-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61572418).摘要/Abstract
摘要： 信任推荐系统是以社交网络为基础的一种重要推荐系统应用，其结合用户之间的信任关系对用户进行项目推荐.但之前的研究一般假定用户之间的信任值固定，无法对用户信任及偏好的动态变化做出及时响应，进而影响推荐效果.实际上，用户接受推荐后，当实际评价高于心理预期时，体验用户对推荐者的信任将增加，反之则下降.针对此问题，并且重点考虑用户间信任变化过程及信任的动态性，提出了一种结合强化学习的用户信任增强方法.因此，使用最小均方误差算法研究评价差值对用户信任的动态影响，利用强化学习方法deep q-learning(DQN)模拟推荐者在推荐过程中学习用户偏好进而提升信任值的过程，并且提出了一个多项式级别的算法来计算信任值和推荐，可激励推荐者学习用户的偏好，并使用户对推荐者的信任始终保持在较高程度.实验表明，方法可快速响应用户偏好的动态变化，当其应用于推荐系统时，相较于其他方法，可为用户提供更及时、更准确的推荐结果.
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