学习总结

（1）深度推荐模型的前沿趋势，强化学习（Reinforcement Learning，又叫增强学习）与深度推荐模型的结合。强化学习的大体过程：通过训练一个智能体（它与环境交互，不断学习并强化自己的智力），从而指导自己的下一步行为，取得最大的预期收益。可见其优势——模型能够实时更新，用户行为快速反馈等。

（2）强化学习的落地不容易，工程量巨大（涉及到了模型训练、线上服务、数据收集、实时模型更新等几乎推荐系统的所有工程环节）。不像之前学过的深度学习模型，只要重新训练一下它，就可以改进一个模型结构。本次task学习微软的DRN模型：

构建了双塔模型作为深度推荐模型，得出行动得分。
更新方式：利用《微更新》实时学习用户的奖励反馈，更新推荐模型，再利用阶段性的《主更新》学习全量样本，更新模型。
微更新方法：竞争梯度下降算法（添加随机扰动；组合推荐列表；实时收集用户反馈。），它通过比较原网络和探索网络的实时效果，来更新模型的参数。而主更新会对微更新的参数进行纠偏（实践中有延迟反馈、数据噪声等问题）。

（3）DRN最大的改进就是把模型推断、模型更新、推荐系统工程整个一体化了，让整个模型学习的过程变得更高效，能根据用户的实时奖励学到新知识，做出最实时的反馈。

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