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J-GLOBAL ID：202002236820268562   整理番号：20A1339984

深層強化学習に基づく検索ランキングに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Retrieval Ranking Based on Deep Reinforcement Learning

著者 (3件)： Zhang Kun (Inner Mongolia Normal University,School of Computer Science and Technology,Hohhot,China) ,  Lin Min (Inner Mongolia Normal University,School of Computer Science and Technology,Hohhot,China) ,  Li Yanling (Inner Mongolia Normal University,School of Computer Science and Technology,Hohhot,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICISCE  ページ： 504-510  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 検索ランキング技術は情報検索結果を評価するためのコア技術である。検索ランキングアルゴリズムの長所と短所は,システムの検索効果に直接影響する。従来の検索ランキングアルゴリズムは,独立に各ランキング決定段階を処理する。さらに,従来の検索ランキングアルゴリズムは,異なるタイプのユーザのために個人化された検索ランキングを考慮しない。深い強化学習に基づく推薦アルゴリズムはこの問題に関する多くの研究をなして,検索ランキング場面における推薦アルゴリズムのアイデアを適用する新しい試みである。本論文では,深い強化学習に基づく推薦と検索ランキングアルゴリズムの関連アルゴリズムを,近年レビューした。Markov決定過程としてランキングプロセスを考慮することによって,意思決定段階間の相関の問題を解決するために強化学習を用いて,対話型検索モデルを構築した。インタラクティブ検索は,異なる種類の環境をシミュレートして,個人化された検索目標を訓練するために強化学習を用いて,個人化ユーザシミュレータを導入することによって,自分自身のニーズを定義するためにユーザを誘導できる。検索ランクを推薦アルゴリズムと組み合わせると,ユーザの検索効果は基本的に改善される。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  意思決定 ,  等級づけ ,  *強化学習
準シソーラス用語： Markov決定過程 ,  推薦アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層強化学習 ,  検索 ,  ランキング ,  研究