[发明专利]一种基于深度强化学习的推荐方法及推荐装置在审
| 申请号： | 201910683178.3 | 申请日： | 2019-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN112307214A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 丁磊;童毅轩;董滨;姜珊珊;张永伟 | 申请（专利权）人： | 株式会社理光 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/954;G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人： | 黄灿;姜精斌 |
| 地址： | 日本*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度强化学习的推荐方法及推荐装置。本发明实施例提供的基于深度强化学习的推荐方法及推荐装置，在推荐模型上线之前，利用产品知识图谱和用户历史浏览行为对推荐模型进行离线状态下的预训练，使得在上行初始阶段推荐模型即可达到较好的推荐效果，提升了推荐模型的推荐性能，满足了用户需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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