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ROLeR: 离线强化学习中的有效奖励塑形在推荐系统中的应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文研究了在线学习互动推荐系统的问题，并提出了一种离线强化学习框架来解决。该方法通过最大化用户奖励，在推荐方面表现出优越性能。
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关键要点
- 该论文研究在线学习互动推荐系统的问题。
- 提出了一种通用的离线强化学习框架来解决推荐问题。
- 该方法通过最大化累积用户奖励来提高推荐效果。
- 提出了五种方法来最小化记录策略和推荐策略之间的分布不匹配：支持约束、监督正则化、策略约束、双重约束和奖励外推。
- 在两个公开的现实世界数据集上进行了广泛的实验，验证了方法的优越性能。
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