Typiska rekommendationssystem antar en statisk bild av rekommendationsprocessen och behandlar den som ett förutsägelseproblem. Vi anser att det är lämpligare att betrakta problemet med rekommendationer som ett problem med successiva beslut och följaktligen att Markov de cision processes (MDP) ger en mer lämplig modell för rekommendationssystem. MDP medför två fördelar: de tar hänsyn till de långsiktiga effekterna av varje rekommendation, och de tar hänsyn till det förväntade värdet av varje rekommendation. För att lyckas i praktiken måste ett MDP-baserat rekommendationssystem ge upphov till en stark första modell, och huvuddelen av detta dokument handlar om att skapa en sådan modell. Framför allt föreslår vi att man använder en prediktiv n-grammodell för att generera den ini tiala MDP. Vår n-gram modell inducerar en Markov kedja modell av användarens beteende vars prediktiv noggrannhet är större än den för befintliga predikativa modeller. Vi beskriver vår prediktiva modell i detalj och utvärderar dess prestanda på verkliga data. Dessutom visar vi hur modellen kan användas i ett MDP-baserat rekommendationssystem.
REF beskriver ett tidigt MDP-baserat rekommendationssystem och rapporterar om dess utplacering i realtid.
An MDP-based Recommender System
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}