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结合深度强化学习的推荐算法研究

一、引言

随着信息技术的迅猛发展，互联网平台的数据量呈现出爆炸式增长。如何在海量数据中为用户提供准确、个性化的推荐成为了互联网行业关注的焦点。传统的推荐算法虽然已经取得了一定的成效，但在处理复杂场景和动态变化的数据时仍存在局限性。近年来，深度强化学习作为一种新兴的机器学习方法，在多个领域展现出了强大的学习和决策能力，因此，结合深度强化学习的推荐算法研究具有重要的理论价值和实践意义。

二、深度强化学习概述

深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）是机器学习的一个重要分支，它结合了深度学习和强化学习的优势。深度学习能够处理复杂的