論文の概要: Multi-Granular Attention-Driven Reinforcement Learning Framework for Web Intelligent Enhancement Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19690v1
• Date: Thu, 18 Jun 2026 01:38:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.600889
• Title: Multi-Granular Attention-Driven Reinforcement Learning Framework for Web Intelligent Enhancement Systems
• Title（参考訳）: Web知能強化システムのためのマルチグラニュラーアテンション駆動強化学習フレームワーク
• Abstract要約: MGAR-WIESは、セマンティックグラフモデリング、アテンション機構、適応強化学習の統合による課題に対処するために提案されている。 提案したMGAR-WIESは既存の手法と比較して精度(80%)が良い結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4838923094386085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: From the past few years, web intelligent enhancement systems increasingly rely on heterogeneous and dynamic web data to deliver personalized, context-aware services. However, traditional machine learning, deep learning, and reinforcement learning models often struggle with semantic understanding, adaptability, and scalability in continuously evolving web environments. In this research, a Multi-Granular Attention-based Reinforcement Web Intelligent Enhancement System (MGAR-WIES) is proposed to address the challenges by integrating semantic graph modeling, attention mechanisms, and adaptive reinforcement learning. Initially, heterogeneous web data comprising structured, semi-structured and unstructured sources are collected and preprocessed for generating unified feature representations. These representations are transformed into a dynamic semantic graph, where entities and their relationships are modeled by using graph embeddings enhanced by attention mechanisms for capturing both local relevance and global contextual dependencies. Subsequently, an adaptive multi-agent reinforcement learning strategy leverages the attention-aware semantic states to optimize personalized web actions like content recommendation, navigation optimization, and service adaptation. Finally, the continuous online feedback is further integrated to update graph representations and learning policies in real time by ensuring sustained adaptability and performance. The proposed MGAR-WIES acheived better results in terms of accuracy (80%) when compared with existing approaches.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、Webインテリジェントエンハンスメントシステムは、パーソナライズされたコンテキスト対応サービスを提供するために、不均一で動的なWebデータにますます依存しています。 しかしながら、従来の機械学習、ディープラーニング、強化学習モデルは、継続的に進化するWeb環境において、意味的理解、適応性、スケーラビリティに苦しむことが多い。 本研究では, 意味グラフモデリング, 注意機構, 適応強化学習を統合することで, MGAR-WIES (Multi-Granular Attention-based Reinforcement Web Intelligent Enhancement System) を提案する。 当初、構造化、半構造化、非構造化のソースからなる異種Webデータは収集され、統合された特徴表現を生成するために前処理される。 これらの表現は動的セマンティックグラフに変換され、エンティティとその関係は、局所的な関連性とグローバルなコンテキスト依存の両方をキャプチャするアテンションメカニズムによって強化されたグラフ埋め込みを用いてモデル化される。 その後、アダプティブなマルチエージェント強化学習戦略は、コンテンツレコメンデーション、ナビゲーション最適化、サービス適応といったパーソナライズされたWebアクションを最適化するために、注意を意識したセマンティックステートを活用する。 最後に、継続的なオンラインフィードバックは、持続的な適応性とパフォーマンスを保証することで、グラフ表現と学習ポリシーをリアルタイムで更新するためにさらに統合される。 提案したMGAR-WIESは,既存手法と比較して精度(80%)が向上した。

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