[发明专利]一种强化学习优化LFM的协同过滤推荐算法在审
| 申请号： | 202110143465.2 | 申请日： | 2021-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN112948707A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 沈学利;吴彤彤 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 韩登营;韩惠琴 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种强化学习优化LFM的协同过滤推荐算法，包括训练与预测两部分。所述训练部分主要包括两步：第一步，首先采用LFM算法对训练集进行模型训练，第二步，对强化学习模型进行训练；所述预测部分主要包括两步：第一步，首先根据LFM推荐模型得到预测评分值；第二步利用优化模型对预测评分进行优化。本发明的强化学习优化LFM的协同过滤推荐算法，考虑到时间效应对推荐性能的影响，通过马尔科夫决策过程对用户、评分、图书、时间进行建模，并用强化学习Q‑learning算法对推荐算法进行优化，提升推荐效果，完成预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 强化 学习 优化 lfm 协同 过滤 推荐 算法 | ||
【主权项】：
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