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- 前田 康成
- 北見工業大学・地域未来デザイン工学科
書誌事項
- タイトル別名
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- Reinforcement Learning using Fully Connected Neural Networks in Recommender System
- スイセン システム ニ オケル ゼン ケツゴウ ニューラルネットワーク オ モチイタ キョウカ ガクシュウ
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抄録
<p>従来研究では,推薦システムを表現するための確率モデルとしてマルコフ決定過程が採用されている.他方,多くの分野において,ニューラルネットワークを用いた強化学習方法が提案されている.しかし,推薦システムにおけるニューラルネットワークを用いた強化学習方法は提案されていない.そこで,本研究では,マルコフ決定過程の真のパラメータが未知の仮定のもとで推薦システムにおける全結合ニューラルネットワークを用いた強化学習方法を提案する.提案方法では顧客の性質を表現するために顧客の履歴情報を利用する.シミュレーションによって提案方法の有効性を示す.シミュレーション結果では,提案方法の出力が最適解と一致した.</p>
収録刊行物
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- バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌
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バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 21 (1), 41-48, 2019-05-28
バイオメディカル・ファジィ・システム学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390850313415227776
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- NII論文ID
- 130007998355
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- NII書誌ID
- AA1145146X
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- ISSN
- 24242578
- 13451537
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- NDL書誌ID
- 029815825
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- IRDB
- NDL
- CiNii Articles
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可