論文の概要: User Role Discovery and Optimization Method based on K-means +
Reinforcement learning in Mobile Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00862v1
- Date: Fri, 2 Jul 2021 06:40:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-06 01:23:19.198287
- Title: User Role Discovery and Optimization Method based on K-means +
Reinforcement learning in Mobile Applications
- Title（参考訳）: モバイルアプリケーションにおけるK平均+強化学習に基づくユーザの役割発見と最適化手法
- Authors: Yuanbang Li
- Abstract要約: 長期的な安定と、ユーザ共有機能のセットは、ユーザロールとして抽象化できる。
この役割はユーザの社会的背景、職業、生活習慣と密接に関連している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3655021726150368
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the widespread use of mobile phones, users can share their location and
activity anytime, anywhere, as a form of check in data. These data reflect user
features. Long term stable, and a set of user shared features can be abstracted
as user roles. The role is closely related to the user's social background,
occupation, and living habits. This study provides four main contributions.
Firstly, user feature models from different views for each user are constructed
from the analysis of check in data. Secondly, K Means algorithm is used to
discover user roles from user features. Thirdly, a reinforcement learning
algorithm is proposed to strengthen the clustering effect of user roles and
improve the stability of the clustering result. Finally, experiments are used
to verify the validity of the method, the results of which show the
effectiveness of the method.
- Abstract（参考訳）: 携帯電話の普及により、ユーザーは自分の位置やアクティビティをいつでも、どこでも、データのチェックインとして共有できる。
これらのデータはユーザーの特徴を反映している。
長期的な安定と、ユーザ共有機能のセットは、ユーザロールとして抽象化できる。
この役割はユーザの社会的背景、職業、生活習慣と密接に関連している。
本研究の主な貢献は4つある。
まず、各ユーザに対する異なるビューからのユーザ特徴モデルを、データのチェックの分析から構築する。
次に、K Meansアルゴリズムを用いてユーザ機能からユーザロールを検出する。
第3に,ユーザロールのクラスタリング効果を強化し,クラスタリング結果の安定性を向上させるため,強化学習アルゴリズムを提案する。
最後に,本手法の有効性を検証する実験を行い,その有効性を示した。
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