一种基于行业知识图谱和强化学习的内容推荐方法和系统

本发明公开了一种基于行业知识图谱和强化学习的内容推荐方法和系统，涉及广告推荐技术领域，包括，收集原始广告数据和用户行为数据，并进行实体识别、关系抽取和属性提取，构建行业知识图谱；采用图注意力网络分析行业知识图谱中不同模态实体节点间的关联强度，根据关联强度动态重组广告元素，生成个性化广告素材包；将个性化广告素材包映射为强化学习的动作空间，同时从行业知识图谱中提取用户历史行为路径构建状态空间，获取强化学习环境；在强化学习环境中，将用户行为节点映射为行业知识图谱的关系链，并为中间节点分配奖励值，构建出RL策略模型；实现了对用户行为意图的深层次建模与策略优化，增强了推荐内容的相关性与决策的智能性。