基于深度强化学习的推荐算法的构建研究

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摘要：在当前高度信息化的社会环境中，推荐系统是解决信息过载问题的关键工具，广泛应用于各类在线平台。然而，传统推荐算法（如协同过滤和基于内容的推荐） 在数据稀疏、冷启动和特征识别等方面存在局限性。文章基于传统推荐系统现状，探究深度强化学习在推荐系统中的应用，并提出一种基于深度强化学习的推荐算法。实验结果表明，该算法在准确率、召回率和mAP等指标上优于对照组，为推荐系统发展提供了新思路。（剩余5192字）

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