[发明专利]通过深度强化学习进行推荐营销的方法及装置在审
| 申请号： | 201810879908.2 | 申请日： | 2018-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN109255648A | 公开（公告）日： | 2019-01-22 |
| 发明（设计）人： | 何建杉 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种通过深度强化学习系统进行推荐营销的方法，其中深度强化学习系统包括智能体和执行环境，智能体用于根据营销策略，针对执行环境的状态信息确定营销行为。上述方法包括：从执行环境中获取，针对营销效果链路上的多个效果目标，用户分别对应的多项执行结果，根据所获取的多项执行结果，确定强化学习的奖励分数；然后，将奖励分数返回给智能体，用于智能体更新其营销策略。 | ||
| 搜索关键词： | 强化学习 智能体 营销策略 状态信息确定 效果目标 营销效果 营销行为 营销 奖励 返回 更新 | ||
【主权项】：
1.一种通过深度强化学习系统进行推荐营销的方法，所述深度强化学习系统包括智能体和执行环境，所述智能体用于根据营销策略，针对所述执行环境的状态信息确定营销行为，所述方法包括：从所述执行环境中获取，用户响应于所述营销行为而产生的多项执行结果，所述多项执行结果分别对应于营销效果链路上的多个效果目标；根据所述多项执行结果，确定强化学习的奖励分数；将所述奖励分数返回给所述智能体，用于所述智能体更新其营销策略。
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