基于强化学习智能体的推荐系统特征融合方法及装置

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正文
推荐专利
基于强化学习智能体的推荐系统特征融合方法及装置
申请号:CN202411455609
申请日期:2024-10-18
公开号:CN119089390A
公开日期:2024-12-06
类型:发明专利
摘要
本申请涉及智能推荐相关技术领域,具体涉及一种基于强化学习智能体的推荐系统特征融合方法及装置。其中,方法包括:获取用户日志;基于所述用户日志分别构建点击率预估模型和阅读时长预估模型;其中,所述点击率预估模型用于估计文章或视频的点击率,所述阅读时长预估模型用于估计文章或视频的阅读时长;构建点击率预估模型输出结果和阅读时长预估模型输出结果的融合模型;其中,所述融合模型,还用于基于用户的最新操作,调整内部参数,以使得融合模型输出的融合值,更加符合用户的期望;其中,点击率和所述融合值正相关,阅读时长与所述融合值正相关;基于所述点击率预估模型、阅读时长预估模型和所述融合模型进行推荐。
技术关键词
点击率预估模型 特征融合方法 推荐系统 日志 文章 深度神经网络模型 强化学习模型 视频 处理器 可读存储介质 融合装置 离线 存储器 计算机 参数 电子设备 模块
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