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基于强化学习模型向用户推送对象的方法和装置

摘要

本说明书实施例提供了一种基于强化学习模型确定针对用户的推送对象列表的方法和装置,所述方法包括:对于每组对象列表,获取第i个状态特征向量;将所述第i个状态特征向量输入所述强化学习模型,以使得所述强化学习模型输出与该第i个状态特征向量对应的权重向量;获取与该组对象列表对应的候选对象集合中各个对象的排序特征向量;以及基于所述候选对象集合中各个对象的排序特征向量与所述权重向量的点积,计算所述候选对象集合中各个对象的分数;以及对于所述M组对象列表,基于与所述M组对象列表分别对应的M个候选对象集合中各个对象的分数,确定更新的M组对象列表,其中,所述更新的M组对象列表中的每组对象列表包括i个对象。

著录项

  • 公开/公告号CN110263245B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 阿里巴巴集团控股有限公司;

    申请/专利号CN201910355868.6

  • 发明设计人 陈岑;胡旭;傅驰林;张晓露;

    申请日2019-04-29

  • 分类号G06F16/9535(20190101);G06N20/00(20190101);

  • 代理机构11309 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张静娟;周良玉

  • 地址 英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱

  • 入库时间 2022-08-23 11:10:18

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-21

    授权

    授权

  • 2019-10-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9535 申请日:20190429

    实质审查的生效

  • 2019-09-20

    公开

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