基于深度强化学习的个性化奖励分配方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
基于深度强化学习的个性化奖励分配方法及系统
申请号:CN202511126369
申请日期:2025-08-12
公开号:CN120634636B
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于深度强化学习的个性化奖励分配方法及系统,包括响应于用户通过客户端发起参与奖励分配活动的请求,通过分布式数据采集框架采集用户的特征数据和奖励池信息,并进行标准化处理以生成结构化输入数据;利用深度强化学习模型处理结构化输入数据,生成个性化奖励分配概率,并通过约束优化算法确保分配成本满足预设预算约束;根据个性化奖励分配概率,采用随机化算法执行用户请求的奖励分配并返回分配结果。本发明通过深度强化学习实现个性化奖励分配,显著提升用户参与度和满意度;分布式数据处理和在线学习机制确保实时性和动态适应性;约束优化算法有效控制分配成本,适合大规模应用。
技术关键词
奖励分配方法 深度强化学习模型 分布式数据采集 约束优化算法 在线学习算法 分布式数据处理 深度神经网络 项目 流式数据处理技术 处理器上执行程序 数据采集模块 在线学习机制 客户端 统计学特征 归一化算法 分布式数据库 框架
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号