摘要： 提出了一种新的深度强化学习框架的新闻推荐。由于新闻特征和用户喜好的动态特性，在线个性化新闻推荐是一个极具挑战性的问题。 虽然已经提出了一些在线推荐模型来解决新闻推荐的动态特性，但是这些方法主要存在三个问题： 只尝试模拟当前的奖励 eg：点击率 很少考虑使用除了点击 不点击标签之外的用户反馈来帮助改进推荐。 这些方法往往会向用户推荐类似消息，这可能会导致用户感到厌烦。 基于深度强化学习的推 ...
2018-09-14 20:50 0 1487 推荐指数：
摘要 新闻推荐系统中，新闻具有很强的动态特征（dynamic nature of news features），目前一些模型已经考虑到了动态特征。 一：他们只处理了当前的奖励（ctr）;、 二：有一些模型利用了用户的反馈，如用户返回的频率。（user feedback ...
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TRPO 1.算法推导 由于我们希望每次在更新策略之后，新策略\(\tilde\pi\)能必当前策略\(\pi\)更优。因此我们希望能够将\(\eta(\tilde\pi)\)写为\(\eta ...
目录 强化学习基本要素 马尔科夫决策过程 策略学习(Policy Learning) 时序差分方法（TD method） Q-Learning算法 Actor-Critic方法 DQN DDPG 推荐系统强化学习建模 附录 强化学习 ...
强化学习是一个连续决策的过程，传统的机器学习中的有监督学习是给定一些标注数据，学习一个好的函数，对未知数据做出很好的决策。但有时候，并不知道标注是什么，即一开始不知道什么是“好”的结果，所以RL不是给定标注，而是给一个回报函数，这个回报函数决定当前状态得到什么样的结果（“好”还是“坏 ...
一. 开山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，V. Mnih et al., NIPS Workshop, ...
PPO abstract PPO通过与环境交互来采样数据和使用随机梯度上升优化"替代"目标函数之间交替使用。鉴于标准策略梯度方法对每个数据严格不能执行一次梯度更新，本文章提出了一个新的目标函数，该 ...
一、推荐中如何定义强化学习的几个元素 方式1： Agent：推荐引擎。 Environment：用户。 Reward：如果一条新闻被点击，计+1，否则为0。一次推荐中10条新闻被点击的新闻个数作为Reward。 State：包含3个部分，分别是用户标签、候选新闻的新闻标签和用户前4屏 ...
