技术标签: 论文阅读 聚类 算法 树结构 深度学习 强化学习
法一:
每一个样本点视为一个簇;
计算各个簇之间的距离,最近的两个簇聚合成一个新簇;
重复以上过程直至最后只有一簇。
分割法(本文使用):
先将数据点分为c个聚类
再将分好的数据点继续划分为更小的聚类
直到每个子聚类仅与一个点相关联。
[1] Dulac-Arnold G, Evans R, van Hasselt H, et al. Deep reinforcement learning in large discrete action spaces[J]. arXiv preprint arXiv:1512.07679, 2015.
每个叶节点都映射到item,每个非叶节点与policy network相关联
给定一个state,在policy network的引导下,从根节点到叶节点进行自顶向下的移动,并向用户推荐相应的item
虽然DDPG-KNN(k=1)时间复杂度低,但是推荐性能很差
结果表明:PCA聚类方式,rating-based向量表示方式,深度为2时,效果最好
原因分析:
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