混合排序模型训练方法、旅游搜索混合排序方法及设备

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推荐专利
混合排序模型训练方法、旅游搜索混合排序方法及设备
申请号:CN202411457297
申请日期:2024-10-17
公开号:CN119441595A
公开日期:2025-02-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及计算机技术领域,提供混合排序模型训练方法、旅游搜索混合排序方法及设备。混合排序模型训练方法包括:构建样本数据:包括状态数据、动作数据和奖励数据,状态数据表征各旅游品类的候选对象和用户的属性,动作数据表征各旅游品类的候选对象的混排结果,奖励数据表征用户对混排结果的操作;利用样本数据训练基于强化学习构建的混合排序模型:根据当前状态的状态数据和动作数据计算当前状态的动作价值,根据下一状态的状态数据和动作数据计算下一状态的动作价值,根据当前状态的奖励数据、当前状态的动作价值和下一状态的动作价值,计算模型损失并调整模型参数。本发明通过强化学习和个性化推荐,提升旅游搜索的效率和用户体验。
技术关键词
排序模型训练方法 混合排序方法 数据 深度Q网络 对象 上下文特征 搜索特征 画像特征 偏好特征 生成向量 计算机程序产品 处理器 样本 因子 队列 门票 玩乐 存储器 参数
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