消费者异质性对推荐系统的影响研究与仿真  

作　　者：陈运昌 赵军[2] 

机构地区：[1]宁夏大学信息工程学院,宁夏银川750000 [2]宁夏大学前沿交叉学院,宁夏中卫755000

出　　处：《电脑知识与技术》2023年第13期58-62,共5页Computer Knowledge and Technology

基　　金：国家自然科学基金:基于规范的企业竞争力演化的计算实验研究(编号:71461025)。

摘　　要：现有商品推荐系统的研究大多通过改进推荐算法以提升推荐效果。很少有研究从消费者视角,探究当面对同一推荐系统,消费者异质性对推荐效果的影响。基于深度强化学习算法,构建细粒度感知消费者行为的推荐系统;从消费者属性和行为模型两个角度刻画消费者异质性;基于多Agent技术组合推荐系统Agent与消费者Agent,构建商品推荐仿真模型。仿真结果表明,消费者异质性对企业利润、消费者满意度、点击率均能产生较大影响。

关 键 词：推荐系统 消费者异质性 多AGENT技术 建模与仿真 深度强化学习 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]