Ett recommender system syftar till att rekommendera objekt som en användare är intresserad av bland många objekt. Behovet av rekommendationssystemet har utökats genom informationsexplosionen. Olika tillvägagångssätt har föreslagits för att ge meningsfulla rekommendationer till användarna. En av de föreslagna tillvägagångssätten är att betrakta ett recommender system som ett Markov beslutsprocess (MDP) problem och försöka lösa det med hjälp av förstärkning lärande (RL). Befintliga RL-baserade metoder har dock en uppenbar nackdel. För att lösa en MDP i ett recommender system stötte de på ett problem med det stora antalet diskreta åtgärder som för RL till en större klass av problem. I detta dokument föreslår vi ett nytt RL-baserat rekommendationssystem. Vi formulerar ett recommender system som ett gridworld spel genom att använda en biclustering teknik som kan minska tillstånd och åtgärd utrymme avsevärt. Genom att använda bikluster minskar inte bara utrymmet utan förbättrar också rekommendationskvaliteten effektivt hanteringen av kallstartsproblemet. Dessutom kan vårt tillvägagångssätt ge användarna en viss förklaring till varför systemet rekommenderar vissa objekt. Slutligen undersöker vi den föreslagna algoritmen på en verklig datauppsättning och uppnår en bättre prestanda än den allmänt använda rekommendationsalgoritmen.
Biclustering teknik introduceras också för modell rekommenderar system som gridworld spel för att minska tillstånd / åtgärd utrymme REF.
Reinforcement Learning based Recommender System using Biclustering Technique
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}