[发明专利]一种带负反馈的基于深度强化学习的推荐方法及系统有效
| 申请号： | 202010328640.0 | 申请日： | 2020-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN111523940B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 李玉华;李鑫;李瑞轩;辜希武 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0601 | 分类号： | G06Q30/0601;G06N7/01;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/092 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种带负反馈的基于深度强化学习的推荐方法及系统，收集商品特征信息，同时收集用户行为数据得到用户的正负反馈行为向量；对用户的正负反馈行为向量通过特征提取网络模型得到用户的正负反馈特征混合状态向量；利用用户的正负反馈特征混合状态向量对由策略网络和估值网络组成的深度确定性策略梯度模型进行训练，直至模型收敛；根据需要进行推荐工作的用户的历史行为，先生成正负反馈特征混合状态向量，通过完成训练的深度确定性策略梯度模型生成用户推荐商品列表供给用户进行选择，完成用户推荐工作。本申请可以使得相关神经网络的参数更新得到延迟，从而减小网络之间的相关性，提升推荐方法的训练速度和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 负反馈 基于 深度 强化 学习 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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