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一种基于文本信息的深度强化学习交互式推荐方法及系统

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摘要

本发明公开了一种基于文本信息的深度强化学习交互式推荐方法及系统，属于交互式个性化推荐领域，包括：基于文本信息将商品和用户分别转换为商品向量和用户向量，并对用户进行聚类；基于DDPG为每个用户类别建立推荐模型，并建立全局的环境模拟器；对于任意一个推荐模型，在第t轮交互中，构建动作候选集Can(u

著录项

  • 公开/公告号CN111104595A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华中科技大学;

    申请/专利号CN201911297092.3

  • 发明设计人 李国徽;王朝阳;李剑军;郭志强;

    申请日2019-12-16

  • 分类号

  • 代理机构华中科技大学专利中心;

  • 代理人李智

  • 地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

  • 入库时间 2023-12-17 08:17:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9535 申请日:20191216

    实质审查的生效

  • 2020-05-05

    公开

    公开

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