Aprendizagem Profunda para Recomendações

Aprendizado por Reforço para Recomendações

Abordagem que formula a recomendação como um processo de decisão de Markov otimizando recompensas de longo prazo. Os agentes de RL aprendem políticas de recomendação adaptativas maximizando o engajamento sustentável do usuário.

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