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深度强化学习与知识图谱的双向交互机制研究
资料介绍
一、引言
深度强化学习（DRL）通过智能体与环境的交互学习最优策略，在复杂决策任务中展现出强大能力，但存在样本效率低、可解释性弱等问题。知识图谱（KG）作为结构化的语义知识库，能够提供丰富的领域知识和推理能力。构建DRL与KG的双向交互机制，既能利用KG的先验知识提升DRL的学习效率和决策合理性，又能通过DRL的动态学习过程扩展KG的知识覆盖范围，形成“知识引导决策-决策反哺知识”的闭环系统。
二、DRL与KG双向交互的核心框架
双向交互框架包含两大核心路径：知识图谱引导DRL优化（正向路径）和DRL促进KG进化（反向路径），二者通过中间层实现信息转换与融合。
（一）知识图谱引导DRL优化（正向路径）
KG通过知识表示、推理规则和结构化约束提升DRL的决策质量，具体机制包括：
1. 状态空间优化：将KG中的实体属性、关系路径等知识嵌入DRL状态表示，减少状态空间维度。例如，在推荐系统中，利用用户-物品知识图谱将原始用户行为序列转化为实体关系向量，提升状态描述的语义丰富度。
2. 动作空间剪枝：基于KG的推理规则过滤无效动作。如在路径规划任务中，利用KG中“道路-交通规则”关系排除违反交通法规的路径选项，降低探索复杂度。
3. 奖励函数设计：融合KG中的领域知识动态调整奖励值。例如，在医疗诊断DRL系统中，根据KG中疾病-症状关联度调整诊断决策的奖励权重，引导智能体优先考虑高概率病症。
4. 策略初始化与迁移：利用KG中的案例知识初始化DRL策略网络参数，实现知识迁移。例如，将历史医疗案例知识图谱转化为策略网络的初始权重，加速模型收敛。
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