[发明专利]一种基于深度强化学习的图书采访方法有效
| 申请号： | 202011083599.1 | 申请日： | 2020-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN112241785B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 谭小彬;秦川;周国华;杨坚;郑烇 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F40/284;G06F40/289;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 张乾桢 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度强化学习的图书采访方法，应用于图书馆的图书采访工作，提高图书采访效率和质量。首先，获取历史书单数据、历史订单数据和历史借阅数据；然后对这些数据进行预处理，包括格式转换和统一、空值填充、去除冗余和错误等，然后将对应数据进行匹配和标记；接下来构建应用于图书采访的深度强化学习模型，将历史书单中包含的图书的信息转化为向量的表示形式；再利用历史书单中图书的状态、动作及奖赏对预先构建的深度强化学习模型进行训练；最后将待处理图书的信息转换后，输入训练好的深度强化学习模型，得到针对待处理图书的图书采访结果。本发明的方法可以利用构建的深度强化学习模型对图书进行图书采访决策，可以提高图书采访效率和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 图书 采访 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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