[发明专利]一种基于深度强化学习的推荐系统构建方法有效
| 申请号： | 202011473950.8 | 申请日： | 2020-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN112612948B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 石龙翔;金苍宏;李卓蓉;吴明晖 | 申请（专利权）人： | 浙大城市学院 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 | 代理人： | 刘晓春 |
| 地址： | 310000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度强化学习的推荐系统构建方法，包括如下步骤：S1)建立用户与推荐系统交互的特征表征集合；S2)建立用户与推荐系统交互的状态表征；S3)推荐系统的建模；S4)推荐系统的训练；S5)推荐系统的部署。本发明的优点为：通过把一维离散型项目的动作选择空间映射到多维连续实值空间，采用进制转换的方法对推荐条目的动作空间进行简化，降低推荐系统训练的难度；采用卷积递归神经网络对用户的行为特征进行建模，提高了推荐系统的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 推荐 系统 构建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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