意図推定法を用いた協調型強化学習に基づく推薦システムの提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST15007

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2015/03/11

タイトル(英語): A Recommendation System Based on Intention Estimation Using Cooperative Reinforcement Learning

著者名: 椿本 樹矢(愛知県立大学),小林 邦和(愛知県立大学)

著者名(英語): Tatsuya Tsubakimoto(Aichi Prefectural University),Kunikazu Kobayashi(Aichi Prefectural University)

キーワード: 強化学習|協調|マルチエージェント|意図推定|推薦システム|Reinforcement Learning|Cooperation|Multi-agent|Intention Estimation|Recommendation System

要約(日本語): マルチエージェントシステムにおける協調行動の獲得に関して，意図推定法が著者らによって提案されている．意図推定法は，他エージェントの行動から，その目標を予測し，それを基に他エージェントの意図を推定することで，自己の協調的な行動獲得を行っている．本研究では，この意図推定法を適用し，新たな推薦システムの提案を行う．この推薦システムは，一つの事例だけでなく，推薦に関する様々な問題に利用できる汎用的なものとなっている．また，その実用例として献立推薦システムを取り上げ，有用性を検証した．

要約(英語): Many researchers have proposed several recommendation systems. Almost all those methods however require big data and are not able to be applicable to multiple problems. It costs to develop new recommendation system for each problem. Therefore, we propose a recommendation system based on intention estimation using cooperative reinforcement learning. The proposed system needs a small number of data and can apply to multiple problems.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,540 Kバイト