[发明专利]一种基于知识图谱和强化学习的交互式推荐方法在审
| 申请号： | 202210017981.5 | 申请日： | 2022-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN115186097A | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 赵羽茜;张明卫 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李梁 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于知识图谱和强化学习的交互式推荐方法，涉及交互式推荐技术领域。从建模整个交互式推荐过程角度出发，结合图注意力机制，语义相似性、结构相似性，加入好奇心机制，有效建模推荐过程并提高推荐性能指标，构建训练稳定且方差小的模型。克服现有模型中物品相关信息少，未参考邻居信息以及训练过程的候选集巨大造成的算法效率低下，同时提出了新的奖励设定机制。采用了双网络结构训练，加入了防止过拟合的优化设计，并设置了引入好奇心机制的奖励模拟器，从评分，知识图谱中节点距离，好奇心机制三个维度给出奖励的准则，并加入了减少策略方差的机制，模型训练稳定且效率显著提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 图谱 强化 学习 交互式 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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