[发明专利]一种融合用户偏好预测的深度强化学习推荐方法在审
| 申请号： | 202111519219.9 | 申请日： | 2021-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN114021024A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 史晓雨;尚明生 | 申请（专利权）人： | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/906;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 地址： | 400714 重庆市北*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明为一种融合用户偏好预测的深度强化学习推荐方法，属于大数据人工智能深度学习领域。该方法包含以下步骤：S1：录入用户行为和项目的历史交互相关数据，对数据进行预处；S2：根据用户行为，建立用户长短期偏好模型，得到历史用户偏好；S3：建立用户未来偏好预测模型，预测下一时刻的未来用户偏好；S4：建立用户、项目、时间之间的上下文知识表征；S5：利用注意力机制将历史用户偏好、未来用户偏好和用户的上下文知识表征进行融合，得到用户当前时刻的状态表征；S6：搭建基于强化学习网络的推荐系统；S7：利用训练好的推荐系统对用户进行项目推荐。本发明方法能够增强用户偏好不确定的表征能力，提升推荐系统的用户体验感。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 用户 偏好 预测 深度 强化 学习 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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