一种基于深度强化学习的广告推荐方法及系统

本申请提供一种基于深度强化学习的广告推荐方法及系统。其中，接收用户的实时交互信号，分析实时交互信号中的时间序列特性以提取出用户的行为特征，并识别出用户所处的情景模式；对用户的兴趣偏好进行建模，以生成个性化兴趣动态图谱；对最佳广告内容以及对应的推送时机进行智能探索和决策处理，得到广告推荐策略；从最优广告内容以及对应的推送时机中，计算出最优广告内容对应的最优推送时机，基于最优推送时机向用户推送最优广告内容；建立实时反馈机制，得到调整后的广告推荐策略；对调整后的广告推荐策略的广告效果进行综合评估处理，生成广告效果评估结果。本申请提供的技术方案能够提升广告推荐的灵活性和高效性。