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DDAR：无需人工成本监督的数据驱动行动补救方法
论文提出数据驱动行动补救（DDAR），基于历史用户数据中高概率轨迹应对应较低成本的假设，先构建用户轨迹动态模型，再搜索达成目标结果的轨迹。实验表明该方法无需人工设计成本函数即可给出合理补救建议，且行动成本低于现有方法。
arXiv cs.AI5 天前
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论文提出数据驱动行动补救（DDAR），基于历史用户数据中高概率轨迹应对应较低成本的假设，先构建用户轨迹动态模型，再搜索达成目标结果的轨迹。实验表明该方法无需人工设计成本函数即可给出合理补救建议，且行动成本低于现有方法。