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摘 要：最近，强化学习序列推荐系统受到研究者们的广泛关注，这得益于它能更好地联合建模用户感兴趣的内动态和外倾向。然而，现有方法面临同策略评估方法数据利用率低，导致模型依赖大量的专家标注数据，以及启发式价值激励函数设计依赖反复人工调试两个主要挑战。因此，提出了一种新颖的异策略模仿-强化学习的序列推荐算法COG4Rec，以提高数据利用效率和实现可学习的价值函数。（剩余19051字）
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异策略模仿-强化学习序列推荐算法
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