摘要 : [目的/意义]基于强化学习的图书内容推荐方法可解决传统推荐系统注重推荐列表的准确率,忽略图书推荐的多样性,且无法解决数据信息缺失的问题.[方法/过程]采用强化学习框架对图书推荐过程进行马尔可夫决策过程建模,实现基于用户不同状态的推荐动作;采用... 展开
| 作者 | 宋爱香 马冲 |
|---|---|
| 作者单位 | |
| 英文名称 | Research and Application of Book Content Recommendation Strategy Based on Reinforcement Learning |
| 期刊名称 | 《情报探索 》 |
| 期刊英文名称 | 《Information Research》 |
| 页码/总页数 | 9-15 / 7 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / G250 |
| 关键词 | 图书内容推荐 强化学习 多样性 马尔可夫决策 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1005-8095.2020.01.002 |
| 收录情况 | CHSSCD |
| 机标主题词 / 分类号 | 强化学习算法;图书;因式分解 / TP18;G256;O1 |
