推荐系统中的深度强化学习综述：系统回顾与未来方向
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2021-09-10 v2 人工智能
摘要
鉴于深度强化学习（DRL）在推荐系统研究中的兴起以及近年来取得的若干丰硕成果，本综述旨在及时且全面地概述推荐系统中深度强化学习的最新趋势。我们从将 DRL 应用于推荐系统的动机出发，随后给出当前基于 DRL 的推荐系统的分类体系并对现有方法进行总结。我们讨论了新兴主题与开放问题，并提出了推进该领域发展的见解。本综述可作为学术界与工业界读者进入该主题的入门材料，并指出了值得进一步研究的重要机遇。
引用
@article{arxiv.2109.03540,
title = {A Survey of Deep Reinforcement Learning in Recommender Systems: A Systematic Review and Future Directions},
author = {Xiaocong Chen and Lina Yao and Julian McAuley and Guanglin Zhou and Xianzhi Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.03540},
year = {2021}
}