基于虛擬關(guān)系知識圖可自適應(yīng)聚合的推薦算法

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摘要：在信息爆炸的時代，推薦算法成為應(yīng)對信息過載的有效手段。近年來，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）以其強大的建模能力和應(yīng)對冷啟動的優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用于推薦算法。本文提出了一種基于深度強化學(xué)習(xí)與GNN-R的聯(lián)合訓(xùn)練框架，解決GNN-R中固定層數(shù)和聚合策略的問題，通過間隔經(jīng)驗回放和延后獎勵機制，優(yōu)化了推薦模型的學(xué)習(xí)過程。（剩余419字）