[发明专利]基于强化学习的推荐方法及装置有效
| 申请号： | 202010655207.8 | 申请日： | 2020-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN111651679B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 张祺深 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/0251;G06Q30/0241;G06N3/092;G06N5/01 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 林锦辉;刘景峰 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例提供了一种基于强化学习的推荐方法及装置。在该推荐方法中，响应于用户针对连续推荐场景的推荐请求，按照以下方式为用户进行连续推荐，直至结束推荐：获取用户的当前状态信息；使用推荐模型和当前状态信息并根据强化学习算法来确定下一批推荐内容；以及向用户推送所述下一批推荐内容，其中，下一批推荐内容作为连续推荐中的下一推荐过程的当前推荐内容，其中，强化学习算法的动作序列包括基于用户反馈行为的推荐内容序列，强化学习算法的环境状态包括用户的状态信息，强化学习算法的回报包括基于用户反馈行为的业务反馈信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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