厦大最新《强化学习推荐系统》综述论文推荐系统如何使用强化学习一直是个难题。最近，来自厦门大学的研究人员发布了《基于强化学习的推荐系统》综述论文，详细阐述了强化学习推荐系统的问题、方法、挑战等。 摘要 推荐系统已经被广泛应用于不同的现实生活场景，帮助我们找到有用的信息。近年来，基于强化学习(RL)的推荐系统已经成为一个新兴的研究课题。由于其交互性和自主学习能力，它常常

尝试个性化学习路径推荐系统 #生活乐趣# #创新乐趣# #趣味学习工具#

推荐系统如何使用强化学习一直是个难题。最近，来自厦门大学的研究人员发布了《基于强化学习的推荐系统》综述论文，详细阐述了强化学习推荐系统的问题、方法、挑战等。

摘要

推荐系统已经被广泛应用于不同的现实生活场景，帮助我们找到有用的信息。近年来，基于强化学习(RL)的推荐系统已经成为一个新兴的研究课题。由于其交互性和自主学习能力，它常常超过传统的推荐模型，甚至是最基于深度学习的方法。然而，在推荐系统中应用RL还面临着各种挑战。为此，我们首先对五种典型推荐场景的RL方法进行了全面的概述、比较和总结，以下是三个主要的RL类别: 价值函数、策略搜索和演员-评论员(Actor-Critic)。然后，在现有文献的基础上，系统分析了面临的挑战和相应的解决方案。最后，通过对RL研究中存在的问题和局限性的讨论，指出了该领域潜在的研究方向。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2109.10665

https://github.com/hongleizhang/RSPapers

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除

网址：厦大最新《强化学习推荐系统》综述论文推荐系统如何使用强化学习一直是个难题。最近，来自厦门大学的研究人员发布了《基于强化学习的推荐系统》综述论文，详细阐述了强化学习推荐系统的问题、方法、挑战等。 摘要 推荐系统已经被广泛应用于不同的现实生活场景，帮助我们找到有用的信息。近年来，基于强化学习(RL)的推荐系统已经成为一个新兴的研究课题。由于其交互性和自主学习能力，它常常 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1237869

相关内容

个性化推荐系统五大研究热点：深度学习、知识图谱、强化学习、用户画像、可解释推荐
基于知识图谱的个性化学习资源推荐系统的设计与实现(论文+源码)
基于深度学习的个性化推荐系统开发与优化
基于强化学习的综合能源系统管理综述
[推荐系统]个性化推荐的十大挑战
个性化推荐系统中的深度模型：理论、实践与挑战目录 1. 引言 2. 推荐系统的基础知识 2.1 基于内容的推荐 2.2
机器学习创新应用：个性化推荐系统的未来已来！
一种基于深度学习的个性化推荐系统
毕业设计：基于深度学习的商品个性化推荐系统
基于知识图谱的推荐系统(KGRS)综述

随便看看