[发明专利]一种基于元学习与强化学习的推荐系统有效
| 申请号： | 201911393658.2 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111199458B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 李建欣;张帅;朱琪山;杨继远;周号益 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0601 | 分类号： | G06Q30/0601;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京中创阳光知识产权代理有限责任公司 11003 | 代理人： | 尹振启 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明通过元学习、强化学习和数据挖掘领域的方法，实现了一种基于元学习与强化学习的推荐系统，定义和构建内部更新模块和元更新模块模型，并由上述两模块构成系统模型；系统模型训练过程为：对一次用户的特征数据输入产生推荐的策略，进而根据这个策略求出误差，然后通过内部更新过程中提到的优化方法来优化模型的参数得到下一步策略，根据设定的内部更新的步数得到最终的策略，最后通过输入用户对推荐内容的反馈而产生误差，然后对初始的模型进行求导，并进行更新得到新的模型。在模型训练完成之后，系统接受用户的特征数据，为该用户推荐推内容，并收集这之后用户对于这些内容的反馈。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 强化 推荐 系统 | ||
【主权项】：
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