意図推定法を用いた協調型強化学習による推薦システムの提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST16053

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: 2016/12/02

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),鈴木 拓央(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),Takuo Suzuki(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|献立推薦|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．この手法は，他者の行動からその目標を予測し，他者の意図を推定することで，自己の協調的な行動獲得を行う．本研究では，この意図推定法を応用し，新たな推薦システムを提案する．提案システムは，推薦に関する様々な問題に適用できる汎用的なものであり，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): We propose a Recommendation System Based on Intention Estimation Using a Multi-agent Reinforcement Learning. This system is designed to possibly apply to many sorts of situations. We introduced a recipe recommendation system in order to evaluate the proposed system.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,377 Kバイト