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申请/专利权人：天翼云科技有限公司
申请日：2023-12-11
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118115229A
主分类号：G06Q30/0601
分类号：G06Q30/0601;G06F18/25;G06F18/2415;G06F18/214
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本申请提供了一种基于强化学习的跨行为信息推荐方法，通过获取用户和商品集，根据用户和商品的交互关系构成商品交互序列，根据递归转换函数得到第t‑1时刻的隐藏状态，基于隐藏状态和商品交互序列，利用动态选择模型得到第t时刻的最优状态，基于选择的最优状态，利用递归转换函数得到第t时刻的隐藏状态，利用第t时刻的隐藏状态获得用户嵌入向量和商品嵌入向量，获取候选商品集，计算用户与候选商品集中的候选商品交互的预测概率，将候选商品集中的候选商品的预测概率降序排序，对预测概率前Q的商品推荐给用户，在包含不确定性因素的交互序列中捕捉正确的依赖关系，提高了推荐的精准度。
主权项：1.一种基于强化学习的跨行为信息推荐方法，其特征在于，包括：获取用户和商品集，根据用户和商品的交互关系构成商品交互序列；根据递归转换函数得到第t-1时刻的隐藏状态，基于隐藏状态和商品交互序列，利用动态选择模型得到第t时刻的最优状态；基于选择的最优状态，利用递归转换函数得到第t时刻的隐藏状态；利用第t时刻的隐藏状态获得用户嵌入向量和商品嵌入向量，获取候选商品集，计算用户与候选商品集中的候选商品交互的预测概率；将候选商品集中的候选商品的预测概率降序排序，对预测概率前Q的商品推荐给用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天翼云科技有限公司 一种基于强化学习的跨行为信息推荐方法
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