通过基于模拟的强化学习的自动音乐播放列表生成

原文约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

使用强化学习技术，在模拟的歌单生成环境中直接优化用户满意度指标，从而实现对大规模和动态候选歌曲集的个性化推荐。通过离线模拟和在线 A/B 测试验证，该方法相对于基线方法在用户满意度指标上表现更好，并且通过模拟器得到的性能评估与在线指标结果强相关。

该论文提出了一种基于生成对抗网络的强化学习框架，用于解决推荐系统中的应用挑战。该框架使用用户模型作为仿真环境，并开发了一种新颖的算法来获得组合推荐策略。实验证明，该框架可以更好地解释用户行为，并且能够为用户带来更好的长期回报和系统的点击率。