针对新用户冷启动问题的改进Epsilon-greedy算法

摘要：

在解决新用户冷启动问题时,固定不变的Epsilon参数会使传统Epsilon-greedy算法收敛缓慢.为此,提出一种改进的Epsilon-greedy算法.利用免疫反馈模型动态调整Epsilon参数,从而使算法快速收敛.使用蒙特卡罗模拟方法对算法进行实验验证,结果表明,该算法能够在用户与推荐系统交互较少的情况下为用户进行有效推荐,且推荐效果优于传统的Epsilon-greedy、Softmax和UCB算法.

关键词：推荐系统、冷启动、Epsilon-greedy算法、免疫反馈模型、bandit算法

所属期刊栏目：44

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金“逼真稳定的服装动画方法研究”61300131;北京市共建项目2014JG48

在线出版日期：2019-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：172-177