| 标题 |
HRL-MOEA: a hybrid reinforcement learning-enhanced multi-objective recommendation algorithm with dynamic policy orchestration HRL-MOEA:一种基于动态策略编排的混合强化学习增强多目标推荐算法
相关领域
强化学习
计算机科学
编配
进化算法
推荐系统
人气
对偶(语法数字)
进化计算
计算智能
机器学习
人工智能
遗传算法
光学(聚焦)
服务提供商
空格(标点符号)
信息过载
机制(生物学)
分布式计算
服务(商务)
数学优化
可扩展性
进化规划
可解释性
遗传代表性
协同过滤
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊:Complex & Intelligent Systems 作者:Liang Chu; Ye Tian 出版日期:2025-09-11 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时,文件已从服务器自动删除,无法下载。 |
|
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)