深度学习与NLP
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推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。推荐系统有3个重要的模块：用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐算法模块。
强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。由于外部环境提供的信息很少，RLS必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式，RLS在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。
目前强化学习在推荐系统拥有非常丰富的应用场景。本资源整理了基于强化学习（RL）推荐系统相关的研究和经典论文。由于相关性高，此处还列出了几篇learning-to-rank（LTR）的研究论文。所有的论文都按时间排序。
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