在推荐系统中，给一个用户推荐的商品数太多了，我用word2vector的方法把4000多个商品中每一个商品都转化为了一个1*32维的向量，例如：

'1946069（某个商品ID）': [-0.00774537, 0.25474867,..... , 0.11047965, -0.06326025, 0.00626706] 1*32维向量表示一个商品，一共由4000多个这样32维的商品向量

现在我希望的是利用DQN做强化学习推荐，输入是用户和商品向量（都是1*32维），输出是接下来agent打算推荐的商品。

如果使用one-hot作为DQN输出的action的话，就要对所有商品（4000多）进行one-hot编码，作为输出action。但这样会导致action数量过多。

我参考了一下DDPG，可能由于没太学明白，DDPG给我感觉是处理一个范围内的连续变量，例如输出[-2,2]区间内的一个值，但目前我的商品向量是32维的，DDPG能否给出多维的连续变量输出呢？

我最希望的是RL网络能输出一个32维的向量，这样我可以根据向量欧式距离判断网络推荐的是哪种商品，再进一步计算reward等后续操作更新网络。

或者有什么方法能缩减DQN输出action的数量，至少让我不用将4000多种商品全作为action。

谢谢

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