首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
技术百科首页 >强化学习 >强化学习如何在推荐系统中应用?

强化学习如何在推荐系统中应用?

词条归属:强化学习

具体来说,强化学习在推荐系统中的应用可以分为以下几个步骤:

环境建模

推荐系统建模成一个强化学习环境,包括智能体、状态、行动和奖励。

状态表示

将用户的历史行为和当前情境转化为状态表示,以便智能体可以处理和学习。

行动选择

智能体根据当前状态选择一个行动,比如推荐某个商品或者服务。

奖励计算

根据用户的反馈和推荐结果的效果计算奖励,以便智能体可以学习最优的推荐策略。

策略更新

智能体根据奖励更新策略,以便在未来的推荐过程中做出更优的推荐决策。

相关文章
论文阅读-----强化学习在推荐系统中的应用
看这篇文章主要是在知乎和腾讯云上看的,主要是文章发在KDD2019上没有下载渠道。这篇文章主要的亮点在于对feedback,dwellingtime,return backtime等的考虑来提高用用户的长期喜爱度。
邵维奇
2021-01-14
9160
论文阅读14-----强化学习在推荐系统中的应用
There are great interests as well as many challenges in applying reinforcement learning (RL) to recommendation systems. In this setting, an online user is the environment; neither the reward function nor the environment dynamics are clearly defined, making the application of RL challenging.
邵维奇
2021-01-22
9121
推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索
强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索,包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目,背后也是基于强化学习算法。本文,我们先来看一下强化学习是如何在京东推荐中进行探索的。
石晓文
2018-07-25
1.6K0
推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索
强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索,包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目,背后也是基于强化学习算法。本文,我们先来看一下强化学习是如何在京东推荐中进行探索的。
用户1332428
2023-03-28
9510
深度学习在推荐系统中的应用
2016年DeepMind开发的AlphaGo在围棋对决中战胜了韩国九段选手李世石,一时成为轰动全球的重大新闻,被全球多家媒体大肆报道。AlphaGo之所以取得这么大的成功,这其中最重要的技术之一是深度学习技术。经过这几年的发展,深度学习技术已经在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性进展,甚至在某些方面(如图像分类等)超越了人类专家的水平。深度学习技术驱动了第三次人工智能浪潮的到来。
石晓文
2019-10-28
6770
点击加载更多
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档
领券