【源码】基于Python的菜单适应性规划系统

项目简介

本项目是基于Python的菜单适应性规划系统，借助蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法模拟用户的菜单适应性过程。系统依据用户的点击历史、菜单结构以及关联信息来优化菜单排列，以提升用户的满意度和操作效率。

项目的主要特性和功能

1. 蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法：模拟用户的适应性过程，根据用户点击等交互行为动态调整菜单。
2. 用户搜索模型：定义串行搜索、分组搜索和回忆搜索三种用户搜索模型，模拟用户在菜单中的搜索行为。
3. 价值网络和策略网络：运用预训练的价值网络和策略网络预测奖励和策略，为MCTS算法提供有效搜索策略。
4. 数据生成和训练：提供数据生成脚本与模型训练脚本，用于生成训练数据和训练模型。
5. 测试：提供测试脚本，验证模型的预测性能和准确性。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：确保已安装Python环境，并安装TensorFlow、NumPy等必要库。
2. 获取代码：从提供路径下载项目代码。
3. 数据准备：按项目需求准备菜单数据、用户点击历史、关联列表等必要输入数据。
4. 模型训练：使用train.py脚本训练模型，生成预训练的模型文件。
5. 测试模型：使用test.py脚本测试模型预测性能，评估模型准确性。
6. 使用MCTS算法：依据训练好的模型，运用MCTS算法进行菜单适应性规划，根据用户交互行为动态调整菜单。

注：以上为简化的使用步骤概述，具体实现细节和参数设置可能需根据项目具体需求调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】