基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦算法的構(gòu)建研究

打開(kāi)文本圖片集

摘要：在當(dāng)前高度信息化的社會(huì)環(huán)境中，推薦系統(tǒng)是解決信息過(guò)載問(wèn)題的關(guān)鍵工具，廣泛應(yīng)用于各類在線平臺(tái)。然而，傳統(tǒng)推薦算法（如協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的推薦） 在數(shù)據(jù)稀疏、冷啟動(dòng)和特征識(shí)別等方面存在局限性。文章基于傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)現(xiàn)狀，探究深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用，并提出一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在準(zhǔn)確率、召回率和mAP等指標(biāo)上優(yōu)于對(duì)照組，為推薦系統(tǒng)發(fā)展提供了新思路。（剩余5192字）