强化学习(Reinforcement Learning,RL)是一种机器学习方法,它通过在环境中进行交互,学习如何实现最佳行为。相较于传统推荐系统,强化学习具有以下优势: 能够在线学习,实时适应用户行为的变化。 能够处理不确定性和动态环境。 能够解决探索与利用的平衡问题。 因此,研究推荐系统的强化学习与动态环境变化具有重要的理论和实践价...
DRN模型是整个强化学习推荐系统的重点,模型的优势在于可以在线更新,使强化学习模型在实时性上有较强的优势。 我们看一下具体的模型结构: 整个模型分为离线部分和在线部分,按照时间顺序,其训练流程为: 1)在离线部分,根据历史数据训练好DQN模型,作为智能体的初始化模型; 2)在t1和t2阶段,利用离线数据训练的模型向用户...