Multi-Granular Attention-Driven Reinforcement Learning Framework for Web Intelligent Enhancement Systems

📄 arXiv: 2606.19690v1 📥 PDF

作者: Navin Chhibber, Deepak Singh, Anokh Kishore, Nikita Chawla, K. Anguraj

分类: cs.LG

发布日期: 2026-06-18

备注: 2026 3rd International Conference on Integrated Intelligence and Communication Systems (ICIICS), 6 Pages

💡 一句话要点

提出多粒度注意力驱动的强化学习框架以提升网络智能增强系统

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 网络智能增强 强化学习 注意力机制 语义图建模 个性化推荐 自适应学习 多智能体系统

📋 核心要点

  1. 现有的机器学习和强化学习方法在处理动态和异构网络数据时，常常缺乏语义理解和适应性，导致性能不足。
  2. 提出的MGAR-WIES框架通过结合语义图建模、注意力机制和自适应强化学习，提升了对网络数据的处理能力。
  3. 实验结果表明，MGAR-WIES在准确性上达到了80%，显著优于现有方法，展示了其在个性化服务中的有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，网络智能增强系统越来越依赖异构和动态的网络数据来提供个性化、上下文感知的服务。然而，传统的机器学习、深度学习和强化学习模型在语义理解、适应性和可扩展性方面常常面临挑战。本文提出了一种基于多粒度注意力的强化学习网络智能增强系统（MGAR-WIES），通过集成语义图建模、注意力机制和自适应强化学习来应对这些挑战。首先，收集并预处理异构网络数据，生成统一的特征表示，并将其转化为动态语义图。随后，采用自适应多智能体强化学习策略，利用注意力感知的语义状态来优化个性化的网络行为。最终，持续的在线反馈被整合以实时更新图表示和学习策略，从而确保持续的适应性和性能。MGAR-WIES在准确性方面达到了80%的优异结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统机器学习和强化学习在动态异构网络环境中缺乏语义理解和适应性的问题，导致个性化服务效果不佳。

核心思路：MGAR-WIES通过集成语义图建模和注意力机制，构建动态语义图以捕捉数据的局部相关性和全局上下文，从而提升模型的适应性和性能。

技术框架：该框架包括数据收集与预处理、特征表示生成、动态语义图构建、注意力机制应用和自适应多智能体强化学习策略等主要模块。

关键创新：MGAR-WIES的核心创新在于将注意力机制与语义图建模相结合，使得模型能够在复杂的网络环境中更好地理解和适应用户需求，显著提升了个性化服务的效果。

关键设计：在模型设计中，采用了图嵌入技术来表示实体及其关系，并通过注意力机制增强了对重要特征的关注，确保了模型在实时反馈下的持续学习和优化。

📊 实验亮点

MGAR-WIES在实验中取得了80%的准确率，相较于现有方法有显著提升，展示了其在个性化内容推荐和服务适应中的有效性。这一结果表明，该框架在处理动态和异构网络数据方面具有优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化推荐系统、智能导航服务和在线客户支持等。通过提升网络智能增强系统的适应性和性能，MGAR-WIES能够为用户提供更为精准和高效的服务，具有重要的实际价值和广泛的市场前景。

📄 摘要（原文）

From the past few years, web intelligent enhancement systems increasingly rely on heterogeneous and dynamic web data to deliver personalized, context-aware services. However, traditional machine learning, deep learning, and reinforcement learning models often struggle with semantic understanding, adaptability, and scalability in continuously evolving web environments. In this research, a Multi-Granular Attention-based Reinforcement Web Intelligent Enhancement System (MGAR-WIES) is proposed to address the challenges by integrating semantic graph modeling, attention mechanisms, and adaptive reinforcement learning. Initially, heterogeneous web data comprising structured, semi-structured and unstructured sources are collected and preprocessed for generating unified feature representations. These representations are transformed into a dynamic semantic graph, where entities and their relationships are modeled by using graph embeddings enhanced by attention mechanisms for capturing both local relevance and global contextual dependencies. Subsequently, an adaptive multi-agent reinforcement learning strategy leverages the attention-aware semantic states to optimize personalized web actions like content recommendation, navigation optimization, and service adaptation. Finally, the continuous online feedback is further integrated to update graph representations and learning policies in real time by ensuring sustained adaptability and performance. The proposed MGAR-WIES acheived better results in terms of accuracy (80%) when compared with existing approaches.