実際のECのレコメンドを想定してQ学習で書く。商品IDを出力する

2024年6月8日2024年6月17日

上記のコードは、Q学習を使用してレコメンドされた商品の番号を出力しています。ECのレコメンドシステムを想定して、商品IDを出力する部分を調整します。

以下のコードでは、recommended_item が推奨された商品のIDとして出力されます。

python
# ECのレコメンドを想定したサンプルコード

import numpy as np

# 商品の数
num_items = 10
# エピソードの数
num_episodes = 1000
# エージェントの初期状態
initial_state = 0
# ε-greedy法のε
epsilon = 0.1
# 割引率
discount_factor = 0.9
# 学習率
learning_rate = 0.1

# Qテーブルの初期化
Q = np.zeros((num_items, num_items))

# エピソードのループ
for episode in range(num_episodes):
    state = initial_state
    done = False
    
    # 1エピソードのループ
    while not done:
        # ε-greedy法で行動を選択
        if np.random.rand() < epsilon:
            action = np.random.randint(num_items)
        else:
            action = np.argmax(Q[state])
        
        # 行動の実行
        next_state = action
        reward = calculate_reward(state, action)  # 報酬の計算
        
        # Q値の更新
        Q[state, action] += learning_rate * (reward + discount_factor * np.max(Q[next_state]) - Q[state, action])
        
        # 次の状態へ
        state = next_state
        
        # 終了判定
        if is_terminal_state(state):  # 終了状態かどうかの判定
            done = True
    
# ECのレコメンドを想定したコード

# レコメンドの作成
def recommend_items(state):
    return np.argmax(Q[state])

# レコメンドの実行
recommended_item_id = recommend_items(initial_state)
print("Recommended Item ID:", recommended_item_id)

このコードでは、recommend_items 関数を使用して、推奨された商品のIDを取得し、recommended_item_id として出力します。