Abstrakt. Flytta förutsägelser system har alltid varit en del av starka Go-program. Den senaste tidens forskning har visat att om man tar hänsyn till samspelet mellan olika funktioner, förbättras prestandan hos rörliga förutsägelser. I detta dokument tillämpas en faktoriseringsmodell och en övervakad inlärningsalgoritm, Latent Factor Ranking (LFR), som gör det möjligt att överväga dessa interaktioner, introduceras. Dess överlägsenhet kommer att visas i jämförelse med andra toppmoderna Go flytta prediktorer. LFR förbättrar noggrannheten med 3% jämfört med nuvarande toppmoderna Go flytta prediktorer i genomsnitt och med 5% i mitten-och slutspelet i ett spel. Beroende på dimensionaliteten hos den delade, latenta faktorvektorn uppnås en total noggrannhet på över 41 %.
REF använde latent faktor rankning för att uppnå rörelseprediktionsnoggrannhet på 41 %.
Move Prediction in Go – Modelling Feature Interactions Using Latent Factors
{'venue': 'KI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}