[发明专利]游戏商品的推荐方法、装置及可读存储介质有效
| 申请号： | 201910406926.3 | 申请日： | 2019-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN110135951B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 杜鑫 | 申请（专利权）人： | 网易(杭州)网络有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 张子青;刘芳 |
| 地址： | 310052 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供的游戏商品的推荐方法、装置及可读存储介质，通过获取玩家浏览的当前游戏商品的各属性特征向量，以及玩家自身的特征向量，构成玩家的当前状态集；将所述玩家的当前状态集输入强化学习算法模型，以使所述强化学习算法模型调用的玩家自身的特征向量相应的属性预测矩阵集合，输出各属性预测特征向量；将与各属性预测特征向量匹配的游戏商品作为推荐游戏商品并进行推荐，从而使得在为玩家推荐游戏商品时，所使用的强化学习算法模型综合考虑玩家浏览的历史游戏商品以及浏览的当前游戏商品对推荐游戏商品造成的因素，以为玩家推荐能满足其真实需求的游戏商品。 | ||
| 搜索关键词： | 游戏 商品 推荐 方法 装置 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种游戏商品的推荐方法，其特征在于，包括：获取玩家浏览的当前游戏商品的各属性特征向量，以及玩家自身的特征向量，构成玩家的当前状态集；将所述玩家的当前状态集输入强化学习算法模型，以使所述强化学习算法模型调用玩家的当前状态集相应的属性预测矩阵集合，输出各属性预测特征向量；其中，所述属性预测矩阵集合是所述强化学习算法模型根据玩家浏览的历史游戏商品的各属性特征向量确定的；将与各属性预测特征向量匹配的游戏商品作为推荐游戏商品并进行推荐。
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