基于隐式Q学习的广告投放系统

本发明提供一种基于隐式Q学习的广告投放系统，构建了一个在广告投放方面的强化学习模型，该模型通过给定的状态来确定相应的动作，并据此分析模块相关数据。为了进一步提升模型性能，本发明引入了最优模型探索策略，该策略在测试集上评估并选取能够带来最大奖励的模型作为最优模型。同时，本发明所提供的系统充分考虑到实际应用中对高价值样本的强烈需求，采用了分桶优先经验回放机制。这种分桶机制能够使模型在竞价过程中获得更多高价值样本，从而积累更多奖励，增强模型的学习和泛化能力。通过这种方式，模型不仅能够持续优化，还能够在实际竞价环境中实现更精准和高效的决策。