【摘 要】
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随着移动互联网时代的发展,特别是智能设备的更新换代,内容制造参与者剧增,数据爆炸式增长,信息过载的问题相较桌面互联网时代更加突出。推荐系统被证明是信息筛选的有力工具,挖掘交互数据,提取隐藏特征,发现用户兴趣,进一步实现个性化推荐,帮助用户快速获取有用信息。同时企业通过推荐系统构建服务平台,实现商业价值,加速行业实现数字化,带动行业发展,激发市场新动能。无论是早期的协同过滤,还是机器学习、深度学习带
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随着移动互联网时代的发展,特别是智能设备的更新换代,内容制造参与者剧增,数据爆炸式增长,信息过载的问题相较桌面互联网时代更加突出。推荐系统被证明是信息筛选的有力工具,挖掘交互数据,提取隐藏特征,发现用户兴趣,进一步实现个性化推荐,帮助用户快速获取有用信息。同时企业通过推荐系统构建服务平台,实现商业价值,加速行业实现数字化,带动行业发展,激发市场新动能。无论是早期的协同过滤,还是机器学习、深度学习带动的推荐算法,面对复杂的应用场景,推荐系统面临的难题依然存在。例如新用户、新内容冷启动和交互数据的稀疏性限制了模型的表达,用户兴趣动态多样和内容隐藏特征都影响即时挖掘。此外,推荐平台还存在运行中数据超载、流量扩容等技术性问题。本文根据用户与商品的交互数据具有稀疏性、反应用户兴趣随时间变化的特点,提出基于深度强化学习Actor-Critic的推荐模型。将交互数据按用户分组,以会话形式进行特征提取,得到物品的向量表达;在交互数据上进行马尔可夫决策过程,模拟推荐系统根据用户状态进行个性化推荐;改进用户状态表示方式;设计稀疏奖励加入注意力机制跟踪用户兴趣变化,使用-greedy算法和随机噪音共同作用加强模型探索能力,使用带权重的经验放回技术加速模型拟合。为验证模型性能,将ACRec模型在不同数据集上进行了离线实验,列表推荐结果表明,基于深度强化学习的商品推荐算法在不同数据集上有较好的泛化能力,整体上和传统矩阵分解,基于时序的推荐算法性能有所提升。
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