I detta dokument föreslår vi en ny ram för fördjupat lärande av nyheter. Online personliga nyheter rekommendation är ett mycket utmanande problem på grund av den dynamiska karaktären av nyheter funktioner och användarnas preferenser. Även om vissa rekommendationsmodeller på nätet har föreslagits för att ta itu med nyhetsrekommendationens dynamiska karaktär, har dessa metoder tre viktiga frågor. För det första försöker de bara att modellera nuvarande belöning (t.ex., Klicka genom ränta). För det andra, mycket få studier anser att använda användaren återkoppling annat än klick / inga klick etiketter (t.ex. hur ofta användaren återvänder) för att hjälpa till att förbättra rekommendationen. För det tredje tenderar dessa metoder att fortsätta rekommendera liknande nyheter till användare, vilket kan leda till att användarna blir uttråkade. För att ta itu med de ovannämnda utmaningarna föreslår vi därför en djup Q-Learning-baserad rekommendationsram, som kan modellera framtida belöningar explicit. Vi anser vidare att användarens returmönster är ett tillägg för att klicka / ingen klicketikett för att fånga mer feedback från användaren. Dessutom ingår en effektiv prospekteringsstrategi för att hitta nya attraktiva nyheter för användarna. Omfattande experiment utförs på offline dataset och online produktionsmiljö för en kommersiell nyhetsrekommendation ansökan och har visat den överlägsna prestandan av våra metoder.
I REF rekommenderades nyheter med hjälp av djupt förstärkande lärande.
DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}