Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations

论文题目：多个item一起进行推荐的深度强化学习方法 摘要： 推荐系统通过给用户推荐个性化商品，在缓解信息超载或服务这些问题方面起着至关重要的作用。绝大多数传统推荐系统将推荐算法视为静态过程，并且根据固定策略提出建议。在本文中，我们提出一种新颖的推荐系统，该系统具有在与用户互动期间不断改进其策略的能力。我们将用户和推荐系统之间的顺序交互建模为马尔可夫决策过程（MDP），并且用强化学习（RL），在通

>>阅读原文<<