| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : SIGMA: Integrating Learning Techniques in Computational Markets for Information Filtering (PDF, 501 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Ferguson, I.A.; Rechercher : Karakoulas, G.J. |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | Proceedings of the AAAI Spring Symposium on Machine Learning in Information Access, March 25-27, 1996., Stanford, California, USA |
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| Résumé | Cet article présente un modèle adaptatif d'apprentissage multi agent, basé sur la métaphore des marchés économiques qui peuvent faire face à la nature partiellement observable et non stationnaire d'une tâche de filtrage de l'information. Diverses techniques d'apprentissage et d'adaptation - par exemple l'apprentissage par renforcement, l'ajustement du cours vendeur ainsi que la rétroaction en fonction de la pertinence - sont intégrées dans le modèle. À la suite de cette intégration, l'apprentissage mis en oeuvre par ce modèle exploite la concurrence sur le marché afin de construire dynamiquement des combinaisons d'« experts locaux » à partir d'agents égoïstes. Ce modèle est intégré à SIGMA (System of Information Gathering Market based Agents) pour le filtrage de l'information dans les nouvelles Usenet. On examine les fonctionnalités du système ainsi que les travaux en cours en vue d'une évaluation. |
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| Date de publication | 1996 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 39187 |
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| Numéro NPARC | 8913096 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 3164742f-beec-48d4-a8ee-207e271403e3 |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2020-03-20 |
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