ノード A とノード B の間の重みが、ノード A からノード B への遷移が行われた回数を示す、有向加重グラフ データ構造があります。
データ構造の目的は、ノード間の移動のパターンを識別することです。
このため、重みは遷移ごとに直線的に増加します (増加させるより良い方法があれば教えてください)
ただし、ユーザーが通常の移動経路から外れると、パターンの変化に応じて重みが迅速に調整されるように、最も可能性の高い経路にペナルティを割り当て、新たに選択した経路に強化を割り当てる必要があります。これにより、システムの自己学習がより迅速になります。
このペナルティ/強化を割り当てる最良の方法は何ですか? 重みを半分/2倍にすることをランダムに選択することもできますが、それには理由がなく、気まぐれに聞こえます.