35、多层面技术创新：社交推荐与大数据处理的新突破

多层面技术创新：社交推荐与大数据处理的新突破

在当今数字化时代，社交推荐系统和大数据处理框架在信息挖掘和决策支持方面发挥着至关重要的作用。本文将深入介绍两种创新性的技术方案，一种是基于深度强化学习的多层注意力社交推荐系统（MAS - DRLRC），另一种是基于人工蜂鸟算法的Spark程序优化器（SPOAHA），并详细阐述它们的原理、设计和实验效果。

MAS - DRLRC：多层注意力社交推荐系统

马尔可夫决策过程（MDP）基础

在MAS - DRLRC模型中，我们首先需要了解马尔可夫决策过程（MDP）的基本要素：
- 状态集合（S） ：每个时间步t的状态st是一个元组 (u, ht)，其中u是推荐的用户实体，ht是用户u在时间步t之前的点击或购买历史。
- 动作集合（A） ：动作a是一个连续向量，与物品具有相同的维度。通过动作a与物品i的点积可以得到物品i的排名分数。
- 状态转移概率（P） ：P (st + 1 | st, at) 表示在状态st下执行动作at转移到状态st + 1的概率。如果用户忽略推荐的物品，st + 1 = st；否则，st + 1将被更新。
- 奖励函数（R） ：用户根据推荐代理推荐的物品给出反馈，通过奖励函数R为推荐代理提供奖励，即rt = R (st, at)。
- 折扣因子（γ） ：γ ∈ [0, 1] 权衡当前和未来回报的重要性。

MAS - DRLRC的目标是训练推荐代理学习一个策略π