*晴儿*的博客

1、Introduction这里主要介绍了：强化学习是可以根据用户实时的反馈，捕捉用户的动态喜好，，实时更新策略（policy），还能实现长期收益的最大化。与其他不同的是，这里是生成一个网页的物品（网页版商城），是2D的，而不是1D的流式推荐（手机版商城）。（ps：对于手机用户来说，一般用户最关注的是第一个商品，把他最感兴趣的放在第一个就好了，但是对于页面来说，很难说用户最喜欢关注哪个地方，每个人的关注点可能不太一样，第一行第一个不一定是最好的，所以需要学习。）2、模型结构2...

本文用了强化学习，在知识图谱上游走，寻找目标节点。一、简介大概意思就是，在知识图谱上，给出一个起始节点和查询（query），然后找到目标节点。图G包含节点和边。如下图，给出起始节点Obama，query：citizenship，目标节点是USA。我们要学习一个方法来预测。我们我们将f作为强化学习力的agent。他要学习搜索策略（search policy）训练的时候，我们给出，让f自己学习路径，如果他走到，就给他一个正的reward，或者0分。学完后只给出，预测...

Towards the Next Generation of Recommender Systems:A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions下一代推荐系统： 最新技术和可能扩展的综述作者：Gediminas Adomavicius and Alexander Tuzhilin【渣渣晴手翻，只可意会】Ab...

【大概记录一下这篇论文和思考】ANR: Aspect-based Neural Recommender 基于方面的神经网络推荐系统作者大大：Jin Yao Chin，Kaiqi Zhao，Shafiq Joty，Gao Cong（Nanyang Technological University, Singapore.）现状：用户评论是非常重要的数据，可以了解用户的喜好和关注点...