[发明专利]基于生成对抗网络模型及深度强化学习的物品推荐方法、电子设备及介质在审
| 申请号： | 202111454597.3 | 申请日： | 2021-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN114202061A | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 张军欢;徐云庆 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F16/9535;G06F16/958;G06K9/62 |
| 代理公司： | 无锡永乐唯勤专利代理事务所(普通合伙) 32369 | 代理人： | 孙际德 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于生成对抗网络模型及深度强化学习的物品推荐方法、电子设备及介质，其中的物品推荐方法包括：建立生成对抗网络模型，所述生成对抗网络模型包括一个生成网络和一个判别网络，其中，所述生成网络采用深度强化学习算法；将待推荐物品信息和用户历史状态信息输入至所述生成网络，所述生成网络基于所述待推荐物品信息和所述用户历史状态信息生成推荐物品信息；将所述推荐物品信息和用户当前状态信息输入至所述判别网络，所述判别网络基于所述推荐物品信息和所述用户当前状态信息模拟出用户评价；根据所述用户评价优化所述生成网络。本发明引入生成对抗网络模型，从而使得深度强化学习网络加速收敛，并保证较好的推荐效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 网络 模型 深度 强化 学习 物品 推荐 方法 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
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