5个研究背景和意义示例,教你写计算机马尔可夫决策过程论文

今天分享的是关于马尔可夫决策过程的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到马尔可夫决策过程等主题,本文能够帮助到你

基于强化学习的淘宝商品推荐方法研究

这是一篇关于商品推荐,GAN,马尔可夫决策过程,强化学习,DNQ的论文, 主要内容为5G的到来再度提高数据的产生速度,信息过载的问题将进一步加剧,电子商务行业发展迅速,覆盖面越来越广,商品种类日益丰富,用户数量日益庞大,买家如何找到自己心仪的商品,卖家如何向买家展示商品都出现了阻碍,推荐系统是解决这一问题的良好方法。然而以往的推荐算法大多将推荐过程看成一个静态的过程,这与实际不符,推荐应该是一个推荐系统与用户不断交互的过程。强化学习的发展可以较好的解决动态互动的问题,且推荐的过程恰好是这类问题。因此,本文构建了一个基于强化学习的淘宝商品推荐系统,并用淘宝的用户行为数据对该系统进行训练与验证。具体地,该系统通过如下方式建立:首先,本文建立数据池,将用户行为涉及的商品及用户反馈数据输入神经网络,并在神经网络中对数据进行特征提取,得到用户的喜好特征。其次,本文建立了一个基于生成式对抗网络的模拟推荐环境,可以模拟推荐系统与用户的交互过程,该网络的生成器生成推荐动作,判别器模拟用户反馈。接着,本文建立基于强化学习的淘宝商品推荐系统,用马尔可夫决策过程对淘宝商品推荐过程进行建模,并建立DNQ模型求解推荐过程。在DNQ模型中,本文建立了Q网络和target-Q网络用于预测Q-Learning过程不同状态与动作组合的Q值,并用淘宝的用户行为数据及模拟推荐环境生成的数据对模型进行训练。最后,本文用测试集对训练好的模型进行测试,得到推荐的五步累计奖励值的平均值较高,模型推荐效果较好,通过实验结果,本文发现基于强化学习的推荐系统能够较好的预测用户的行为,提供的推荐内容获得的累计奖励较高,而多样性和覆盖率方面效果则不是很好,仍待提高。

强化学习优化的SVDPP推荐算法研究

这是一篇关于协同过滤,奇异值分解,强化学习,马尔可夫决策过程,Q学习的论文, 主要内容为随着互联网应用的普及和电子商务的发展,各种产品服务在为用户提供选择的同时,其内容也变得越来越复杂,用户经常迷失于大量的物品信息中,无法轻松找到自己需要的商品。个性化推荐系统能够建立物品与用户的直接联系,主动向用户推荐其所需要的产品,使用户在海量的信息中找到个人所需,完成消费过程。在竞争激烈的环境下,一个拥有优秀个性化推荐系统的公司能够在防止老用户流失的情况下,吸引更多的新用户消费,提升自己的商业价值。推荐算法是推荐系统的核心,基于奇异值分解模型的协同过滤推荐算法能够处理用户、电影二元评分数据,分析两者之间的联系,通过计算当前的评分,完成对用户更精确的推荐,算法没有考虑时间戳信息对推荐性能的影响,但用户已往所看电影并对其给出的评价,也会影响其对新看电影的评分。强化学习作为近年研究热点,是不同于监督及非监督学习的一种机器学习方法,该方法主要用于处理时序决策问题。已有推荐算法鲜有将时间信息融入推荐模型,本文借助强化学习处理时序决策问题优势,将其与推荐算法相结合,使用户观看电影的时间信息得到充分利用,以提高推荐算法的推荐效果。本文所做的主要工作如下:对推荐系统与强化学习的基础理论与算法进行阐述,介绍了目前常用的经典推荐算法,说明了强化学习对应马尔科夫决策过程的数学描述,分析推荐算法存在的一些问题,强化学习用于解决推荐算法缺陷的优势,以此寻找强化学习与推荐算法结合的可能性。提出了Q-learning算法优化的SVDPP推荐算法。Q-learning算法是一种无模型的强化学习值函数求解方法,通用性较强。本文通过将电影数据集中的用户、电影、评分、时间戳数据映射到马尔可夫决策过程,建立状态转移表,并对SVDPP推荐算法的预测结果进一步构建奖惩函数,通过奖惩函数计算奖惩表,再将奖惩表用于Q-learning算法的Q表更新公式,建立了SVDPP推荐算法的优化模型,以对SVDPP推荐算法的评分预测结果进一步优化。实验结果表明,所提出的优化算法可使预测评分的RMSE性能得到一定的提升,表明采用强化学习方法进行推荐性能优化的思路是可行的。提出了融合时间戳信息的改进SVDPP算法。通过分析已有算法缺陷,给出了先计算时间影响,再将其用于SVDPP模型训练参数的改进思路,将数据集进行预处理,建立用户、电影、评分基于时间的索引,然后计算奖惩函数、更新Q表,再将Q表用于SVDPP模型训练参数,得到融合时间戳信息的预测模型RL-TSVDPP。实验结果表明,所提出方法对用户评分预测准确率提高了大约0.021,证明了算法的有效性,最后还通过对数据预处理过程进行分布式运算,使得算法计算时间进一步得到缩短。

基于马尔可夫决策过程的推荐方法研究

这是一篇关于推荐算法,马尔可夫决策过程,策略梯度,序列模式,多样性的论文, 主要内容为随着大数据的到来,网络用户的规模呈现爆发式增长。面对海量繁杂的网络大数据与千差万别的网络用户,如何从海量数据中精准的推荐给用户感兴趣的信息是十分重要的。推荐方法在一定程度上解决了信息过载问题,但传统推荐模型在挖掘数据特性和多样性推荐方面有待改进。为此,本文从挖掘数据特性和多样性推荐方向出发对基于马尔可夫决策过程的推荐方法开展了研究。首先介绍了本课题的研究背景及推荐系统的相关研究,阐述了本课题研究的意义。介绍了交互式推荐系统方法及强化学习的相关理论基础,以及多样性推荐的基本方法。然后,针对无法完全利用数据特性进行推荐的问题,结合强化学习方法提出基于马尔可夫决策过程的序列模式推荐模型(SPRR),将推荐过程建模为马尔可夫决策过程,设计融合序列模式评分的奖励作为交互式推荐的反馈信息,通过对累计奖励回报设计标准化操作来降低策略梯度的方差,实现提高累积奖励较大的推荐轨迹的概率,同时降低累积奖励较小的推荐轨迹的概率,学习更优的推荐策略,实现较好的挖掘数据特性进行推荐。实验表明基于马尔可夫决策过程的序列模式推荐模型合理可行,并取得了较好的推荐结果。其次,针对推荐过程中缺乏多样性的问题,在SPRR模型基础之上做出改进,提出了基于马尔可夫决策过程的多样性推荐模型(DR)。在序列模式推荐模型的基础上,阐述了多样性策略的具体做法,通过在推荐过程中依据相似度阈值,将高度相似的项目删除,降低推荐项目空间复杂度,提高推荐结果的多样性。最后,在公共数据集上的实验表明,所提方法在不同评价指标上均取得较好的推荐效果,并且增强了推荐列表的多样性。

个性化推荐算法的研究和实现

这是一篇关于个性化推荐,强化学习,马尔可夫决策过程,用户评价,协同过滤的论文, 主要内容为高速发展的互联网技术,已然将当今世界变成了信息海量交汇的海洋。人们从中可以轻松获取到大量信息,享受互联网时代的便利,但也由于相关信息的大而繁杂,人们在获取信息的同时也面临着越来越多无意义的选择。为减轻用户在面临繁琐选择时的负担,推荐算法便应运而生,它致力于为用户推荐更符合其偏好的信息,为用户提供更加精准和便利化的信息服务。而目前大部分的推荐算法采用的是固定策略,虽然具有较高的推荐准确率,但缺乏多样性及灵活性,推荐结果存在高相似度的弊端,很难感知到用户即时变化的偏好,从而无法长期发挥个性化推荐系统的价值。因此,本文将重点研究并设计一套兼顾准确率和多样性的个性化推荐系统,在为用户精准推荐信息的同时,提升系统的反应灵敏性,能够根据用户的偏好变化,及时作出响应,为用户提供更智能的信息推荐服务。首先,为解决推荐系统灵活性低的问题,提出一种基于强化学习的推荐算法。通过将用户和推荐过程分别模拟成强化学习中的智能体和环境,并搭建基于马尔可夫的强化学习框架,采用FM模型提取交叉特征,结合深度神经网络作为Q函数中的值函数近似值,通过学习到最大期望的值函数来决定最优的策略。为避免数据相关性和造成局部最优造成的问题,进一步通过经验回放的方式从经验池中选择随机抽取数据来进行不断的强化训练,以此优化网络参数,提升系统的灵活度。基于强化学习的推荐算法在推荐的过程中,充分利用了当前用户的动态兴趣变化因素,能够有效提高最终推荐结果的整体多样性。接着,针对强化学习推荐算法存在推荐列表较短时推荐准确率不高的问题,提出一种与协同过滤相结合的方法。将强化学习中估算的值函数作为协同过滤中计算用户相似度的衡量标准,同时在值函数的计算过程中加入用户评分和用户评价两个因素,更好的体现不同用户间的区分度,充分挖掘用户的个性化兴趣特征,使得在计算用户相似度方面更加精准,提升系统推荐的准确度。本文将两种方法进行结合,提出一种基于强化学习的混合推荐算法。经过将其与当前主流的几种协同过滤推荐算法进行对比,结果表明基于强化学习的混合推荐算法的准确率更优,并且当推荐列表较长时,推荐结果的整体多样性也更高。该种基于强化学习的混合推荐算法,在保证推荐准确率的同时,也使得推荐结果更具多样性,充分体现了个性化推荐算法的价值,进一步提升了推荐算法的实用价值。