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EPR-GAIL: An Enhanced Hierarchical Imitation Learning Framework for Simulating Complex User Consumption Behaviors

💡 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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标签

EPR-GAIL框架 framework 位置推荐 数据完整性 用户消费行为 销售预测
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