다중 이해관계자 환경에서 작동하는 추천 시스템은 종종 공급업자와 소비자 요구를 동시에 최적화해야 합니다. 이러한 상황에서는 다중 목적을 동시에 고려하여 최적의 추천을 제공해야 합니다. SEMORec는 이러한 다중 목적을 효율적으로 조합하여 각 이해관계자의 기대를 충족시키는 추천을 제공합니다. 이러한 다중 목적을 고려하는 추천 시스템은 각 목적에 대한 가중치를 사전에 결정하고 고정된 값으로 사용하는 스칼라화 함수를 사용하여 작동합니다. 그러나 이러한 가중치를 선택하는 것은 문제가 될 수 있습니다. 최근의 연구에서는 응용 프로그램별 요구에 따라 이러한 가중치를 자동으로 조정하기 위해 RL을 사용하여 모델을 훈련시키는 알고리즘을 개발했습니다. 이를 통해 SEMORec는 다중 목적 추천 시스템에서 가중치를 자동으로 조정하여 각 이해관계자의 요구를 충족하는 추천을 제공할 수 있습니다. 이러한 방법은 기존의 고정된 가중치 방식보다 더 효율적이고 정확한 추천을 가능하게 합니다.

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