Flink + 強化學習 搭建實時推薦系統
如今的推薦系統，對於實時性的要求越來越高，實時推薦的流程大致可以概括為這樣： 推薦系統對於使用者的請求產生推薦，使用者對推薦結果作出反饋 (購買/點選/離開等等)，推薦系統再根據使用者反饋作出新的推薦。這個過程中有兩個值得關注的地方： + 這可被視為是一個推薦系統和使用者不斷互動、互相影響的過程。 + 推薦系統需要對使用者反饋作出快速及時的響應。 這兩點本篇分別通過強化學習和 Flink 來實現，而在此之前先了解一些背景概念。
# 強化學習 強化學習領域的知名教材 《[Reinforcement Learning: An Introd
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吳恩達機器學習筆記 —— 17 推薦系統
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