本公開(kāi)提供了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的個(gè)性化圖書(shū)推薦方法及系統(tǒng)，所述方案將分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型引入數(shù)字圖書(shū)館的圖書(shū)推薦任務(wù)中，在該任務(wù)中，首先對(duì)基本推薦模型進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，然后設(shè)計(jì)了一個(gè)序列修改模塊，以過(guò)濾掉可能導(dǎo)致該書(shū)推薦錯(cuò)誤的噪聲；同時(shí)，為了減少稀疏性問(wèn)題的影響，通過(guò)基于聚類(lèi)的策略進(jìn)一步增強(qiáng)了分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，在預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和分層增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)之間添加了聚類(lèi)，以便分層增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地分析數(shù)據(jù)。