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基于混合学习策略的多Agent信息过滤系统

         

摘要

针对用户个性化服务的要求,给出了一种基于混合学习策略和BP神经网络的多Agent信息过滤系统实现方案.系统采用蒙特卡罗强化学习算法进行多Agent协作学习,同时运用三层BP神经网络计算用户的满意度,根据算出的满意度对用户兴趣模型进行更新.本系统中用户无须反复提供显示反馈,由Agent跟踪并记录用户的浏览行为而得到用户的隐式反馈信息,从而减轻了用户的负担.

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