[发明专利]利用协同过滤、强化学习和消极反馈的包容性集合来生成数字推荐在审
| 申请号： | 202210700134.9 | 申请日： | 2022-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN115563399A | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | S·米特拉;陈祥;V·阿齐兹 | 申请（专利权）人： | 奥多比公司 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 丁君军 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开的实施例涉及利用协同过滤、强化学习和消极反馈的包容性集合来生成数字推荐。本公开涉及利用协同过滤和具有动作方‑评论方框架的强化学习模型跨客户端设备提供数字内容项的系统、方法和非暂态计算机可读介质。特别地，在一个或多个实施例中，所公开的系统(例如，利用协同过滤模型)监测客户端设备与一个或多个数字内容项的交互以生成项嵌入。所公开的系统进一步利用强化学习模型，基于用户交互来生成推荐(例如，确定要提供给客户端设备的一个或多个附加数字内容项)。在一些实现中，所公开的系统利用强化学习模型来分析在生成推荐时观察到的每个消极和积极交互。此外，所公开的系统利用强化学习模型来分析在生成推荐时对数字内容项之间的关系进行编码的项嵌入。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 协同 过滤 强化 学习 消极 反馈 包容性 集合 生成 数字 推荐 | ||
【主权项】：
暂无信息
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