基于增强学习的旅行计划推荐系统

• 作者: 刘小燕 沈记全 贾宗璞 陈艳丽
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 推荐系统 旅行计划 交互策略
• 年，卷（期）: 2010,（21）
• 页码范围: 254-256,259
• 分类号: N945
• 字数: 4300字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.21.091

摘要

目前旅游和观光事业通过推荐系统帮助用户进行互动式对话获得目标.已有的推荐系统尽管互动性已经增强,但仍采用互动策略,在设计阶段需要指定先验.针对该问题,提出一个普遍适用的模型,基于增强学习技术设计一种旅行会话推荐系统,描述推荐系统采用的方法,总结一些关键问题.分析结果表明,该系统可自动学习自适应交互策略

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈记全	河南理工大学计算机科学与技术学院	59	181	6.0	10.0
2	贾宗璞	河南理工大学计算机科学与技术学院	77	559	10.0	21.0
3	陈艳丽	河南理工大学计算机科学与技术学院	15	49	5.0	6.0
4	刘小燕	河南理工大学计算机科学与技术学院	9	45	4.0	6.0