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EPR-GAIL: An Enhanced Hierarchical Imitation Learning Framework for Simulating Complex User Consumption Behaviors
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出EPR-GAIL框架，以更真实地模拟用户消费行为，解决数据完整性不足的问题。实验结果表明，该框架在数据真实性上超越现有最佳基准19%，并在销售预测和位置推荐中分别提高了35.29%和11.19%的表现。
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关键要点
- 本研究提出EPR-GAIL框架，以解决用户消费行为数据的完整性不足问题。
- EPR-GAIL框架融合了探索和优先返回模型，能够更真实地模拟用户消费决策过程。
- 实验结果显示，该框架在数据真实性上超越现有最佳基准19%。
- 在销售预测中，EPR-GAIL框架的表现提高了35.29%。
- 在位置推荐中，该框架的表现提高了11.19%。
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