深度强化学习推荐算法研究与实现

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深度强化学习推荐算法研究与实现

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深度强化学习推荐算法研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景和研究意义	第10-12页
1.2 国内外研究现状和发展趋势	第12-15页
1.3 研究内容与章节安排	第15-16页
第二章基础算法概述	第16-32页
2.1 协同过滤推荐算法	第16-22页
2.1.1 基于用户的协同过滤推荐算法	第17页
2.1.2 基于项目的协同过滤推荐算法	第17-18页
2.1.3 常见相似度与预测数据计算	第18-19页
2.1.4 系统评价标准	第19-22页
2.2 深度强化学习算法	第22-31页
2.2.1 深度学习之卷积神经网络	第22-25页
2.2.2 强化学习算法	第25-29页
2.2.2.1 Q-learning算法	第26-28页
2.2.2.2 策略梯度（Policy Gradient）	第28-29页
2.2.3 深度Q学习算法	第29-31页
2.3 本章小结	第31-32页
第三章基于深度特征提取的强化学习推荐算法	第32-52页
3.1 现状分析	第32-33页
3.2 算法模型构建	第33-44页
3.2.1 模型数据特征提取	第35-40页
3.2.1.1 用户特征提取	第35-37页
3.2.1.2 用户兴趣的动态捕捉	第37-38页
3.2.1.3 电影特征提取	第38-40页
3.2.2 Q网络设计	第40页
3.2.3 动作与奖励值设计	第40-41页
3.2.4 历史记录回放机制	第41-42页
3.2.5 基于深度特征提取的深度强化学习推荐系统流程	第42-44页
3.3 实验数据与结果	第44-50页
3.3.1 实验数据介绍	第44-47页
3.3.2 实验设计与结果对比	第47-50页
3.3.2.1 奖励值设定合理性验证	第47-48页
3.3.2.2 系统推荐精度	第48-50页
3.3.2.3 历史回放机制策略的有效性	第50页
3.4 本章小结	第50-52页
第四章基于策略梯度算法改进的强化学习推荐模型（DPGQN）	第52-58页
4.1 现状分析与解决思路	第52-53页
4.2 基于策略梯度算法改进的强化学习推荐模型	第53-55页
4.2.1 模型实现框架	第53-54页
4.2.2 策略梯度网络连续动作决策	第54-55页
4.3 实验设计与结果	第55-56页
4.4 本章小结	第56-58页
第五章总结与展望	第58-60页
5.1 研究工作总结	第58页
5.2 研究展望	第58-60页
参考文献	第60-64页
致谢	第64-66页
攻读学位期间取得的研究成果	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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