Learning User-Adapted Strategies in Conversational Recommender Systems, Fachbücher von Tariq Mahmood

Das Buch "Learning User-Adapted Strategies in Conversational Recommender Systems" bietet eine umfassende Einführung in eine neuartige Technologie für Konversations-Empfehlungssysteme (CRSs). Es richtet sich an Forschende, Lehrende und Studierende in den Bereichen Maschinelles Lernen und E-Commerce. CRSs sind intelligente Anwendungen, die Nutzer durch einen interaktiven Empfehlungsprozess unterstützen. Traditionell sind die Empfehlungsstrategien in diesen Systemen vorab festgelegt und nicht anpassbar, was zu einer suboptimalen Nutzererfahrung führen kann. Die im Buch vorgestellte Technologie ermöglicht es CRSs, autonom die beste Strategie für einen bestimmten Empfehlungskontext zu erlernen, indem sie aus einer Reihe verfügbarer Strategien auswählen. Diese optimale Strategie wird mithilfe von Techniken des Reinforcement Learning erlernt, einem Teilbereich des Maschinellen Lernens. Die Validierung dieser Technologie erfolgte durch Simulationen sowie durch eine Online-Evaluation mit mehreren Hundert realen Nutzern, was die Anwendbarkeit dieser Technologie in modernen E-Commerce-Portalen belegt.