[发明专利]基于深度强化学习的信息流推荐方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 201910871544.8 | 申请日： | 2019-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN110851699A | 公开（公告）日： | 2020-02-28 |
| 发明（设计）人： | 罗振煜 | 申请（专利权）人： | 中国平安人寿保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9538;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世联合知识产权代理有限公司 44385 | 代理人： | 汪琳琳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区益田路5033号*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种基于深度强化学习的信息流推荐方法、装置、设备及介质，涉及信息处理技术领域。该方法包括：采集目标用户的历史点击序列；调用预设的actor神经网络和critic神经网络；生成用户推荐列表，向目标用户展示用户推荐列表，以获取反馈结果数据和反馈后产生的新的历史点击序列；计算时间差分误差；更新critic神经网络和actor神经网络中的参数；生成新的用户推荐列表，并展示新的用户推荐列表，直至无法获取到目标用户针对新的用户推荐列表的反馈结果数据和反馈后产生的新的历史点击序列为止。所述方法增强了推荐系统与用户的交互性，对用户的反馈进行了实时利用，能不断地优化推荐引擎，提升推荐的质量，提升用户体验，以有效地吸引用户留存。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 信息 推荐 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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