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基于隐式反馈的深度强化学习的MOOC课程推荐方法
一、引言
随着互联网技术的快速发展，大规模开放网络课程（MOOC）已成为在线教育的重要形式。如何为学习者提供准确、个性化的课程推荐成为了一个重要的研究课题。传统的推荐系统主要依赖于显式反馈，如用户评分和评论等，但这些信息往往难以获取且易受主观因素影响。因此，本文提出了一种基于隐式反馈的深度强化学习MOOC课程推荐方法，旨在通过分析用户的行为数据，为学习者提供更准确的课程推荐。
二、隐式反馈与深度强化学习
隐式反馈是指用户在使用产品或服务时产生的行为数据，如浏览记录、点击率、停留时间等。在MOOC课程推荐中，隐式反馈主要来自于学习者的浏览、搜索、
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