一种基于强化学习和加权元路径的语义推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于强化学习和加权元路径的语义推荐方法，属于推荐算法技术领域，包括收集用户各类实体属性信息、获取记录中用户和物品的异构信息网络，对提取的记录以及各类实体属性信息进行预处理并分析，利用强化学习算法计算不同元路径的权重，自主学习不同元路径的权重，构建马尔可夫决策过程，对元路径的权重进行训练，得到元路径选择权重的信息并生成记录，构建深层决策网络并训练，设计经验池、预测网络和结果网络，对输出的奖励值进行拟合得到最佳权重，依据得到的最佳权重的元路径，计算用户相似度，并选取Top‑N进行排列，完成推荐。本发明能够结合用户的购买记录以及其他信息进行个性化推荐，提高了推荐的准确性。