Using Q-Learning for Web Recommendations from Web Usage Data

سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,194

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ACCSI12_256

تاریخ نمایه سازی: 23 دی 1386

چکیده مقاله:

With the rapid growth of the World Wide Web, the amount of information available online is increasing with an enormous pace. Recommender systems aim at pruning this information space and directing users toward the items that best meet their needs and interests. In this paper we propose a novel machine learning perspective toward the problem, based on reinforcement learning. We model the problem as Q-Learning ,employing concepts and techniques commonly applied in the web usage mining domain. We propose that reinforcement learning paradigm provides an appropriate model for the recommendation problem, as well as a framework in which the system constantly interacts with the user and learns from her behavior. Our experimental evaluations supports our claims and demonstrate how this approach can improve the quality of web recommendations.

نویسندگان

Nima Taghipour

Department of Computer Egineering , Faculty of Computer Engineering & Information Technology Amirkabir Universoty of Technology, Tehran, Iran

Saeed Ghidary

Department of Computer Egineering , Faculty of Computer Engineering & Information Technology Amirkabir Universoty of Technology, Tehran, Iran

Ahmad Kardan

Department of Computer Egineering , Faculty of Computer Engineering & Information Technology Amirkabir Universoty of Technology, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • P. Resnick, H.R. Varian. Re commender Systems. Communic ations of ...
  • M. Deshpande, G. Karypis. Item-based top-N re c ommendation algorithms. ...
  • R. Burke. Hybrid recommender systems: Survey and experiments. User Modeling ...
  • J. Srivastava, R. Cooley, M. Deshpande, P.N. Tan. Web Usage ...
  • B. Mobasher, R. Cooley, and J. Srivastava. Automatic P ersonalization ...
  • C. Shahabi, A. M. Zarkesh, J. Abidi, and V. Shah. ...
  • R.S. Sutton, A.G. Barto. Re inforcement Learning: An In troduction, ...
  • B. Mobasher, H. Dai, T. Luo, Y. Sun, J. Zhu. ...
  • Z. Su, Q. Yang, Y. Lu, H. Zhang. What next: ...
  • B. Zhang and Y. Seo. Personalized web -document filtering using ...
  • J. Liu, S. Zhang, J. Yang. Ch aracterizing Web usage ...
  • J. Li, O. R. Zaiane, Combining Usage, Content and Structure ...
  • نمایش کامل مراجع