【深度强化学习实验室】& 【小小挖掘机】联合打造
编辑:DeepRL
推荐系统是我们日常生活中使用最频繁的工具之一,以内容推荐著称的今日头条等都在广泛研究,然而推荐系统的难度却非常大,精准推荐一直是一个非常棘手的问题,目前有很多解决方法,今天为大家介绍的是将强化学习应用于新闻推荐中的应用。
由于新闻功能和用户偏好的动态性质,在线个性化新闻推荐是一个极具挑战性的问题。作者提出了一个基于深度Q学习的推荐框架,该框架可以显式地模拟未来的奖励。考虑将用户返回模式作为单击/不单击标签的补充,以捕获更多用户反馈信息。主要贡献了:
具体的模型结构如如下:
为了预测用户是否会单击一条特定的新闻,我们构建了四类功能:
推荐系统的评估方法:
公众部分内容列表如下:
第35篇:α-Rank算法之DeepMind及Huawei的改进
第34篇:DeepMind-102页深度强化学习PPT(2019)
第31篇:强化学习,路在何方?
第30篇:强化学习的三种范例
第29篇:框架ES-MAML:进化策略的元学习方法
第28篇:138页“策略优化”PPT--Pieter Abbeel
第27篇:迁移学习在强化学习中的应用及最新进展
第26篇:深入理解Hindsight Experience Replay
第25篇:10项【深度强化学习】赛事汇总
第24篇:DRL实验中到底需要多少个随机种子?
第23篇:142页"ICML会议"强化学习笔记
第22篇:通过深度强化学习实现通用量子控制
第21篇:《深度强化学习》面试题汇总
第20篇:《深度强化学习》招聘汇总(13家企业)
第19篇:解决反馈稀疏问题之HER原理与代码实现
第17篇:AI Paper | 几个实用工具推荐
第16篇:AI领域:如何做优秀研究并写高水平论文?
第15篇:DeepMind开源三大新框架!
第13篇:OpenSpiel(28种DRL环境+24种DRL算法)
第11篇:DRL在Unity自行车环境中配置与实践
第8篇:ReinforceJS库(动态展示DP、TD、DQN)
第5篇:深度强化学习在阿里巴巴的技术演进
第4篇:深度强化学习十大原则
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第8期论文:2019-11-18(5篇)
第7期论文:2019-11-15(6篇)
第6期论文:2019-11-08(2篇)
第5期论文:2019-11-07(5篇,一篇DeepMind发表)
第4期论文:2019-11-05(4篇)
第3期论文:2019-11-04(6篇)
第2期论文:2019-11-03(3篇)
第1期论文:2019-11-02(5篇)