一种基于强化学习的信息个性化推荐方法
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一种基于强化学习的信息个性化推荐方法
申请号:
CN202510840681
申请日期:
2025-06-23
公开号:
CN120821905A
公开日期:
2025-10-21
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了一种基于强化学习的信息个性化推荐方法,包括如下步骤:获取大量历史用户的历史行为序列并进行预处理;根据预处理后的历史行为序列,构建基于马尔可夫决策过程的个性化推荐模型;采用演员‑评论家框架对个性化推荐模型进行训练;利用训练完成的个性化推荐模型,实现对目标用户的个性化信息推荐。通过该方法,实现了对目标用户的高效个性化信息推荐,能够更精准地理解用户偏好,从而提高推荐的相关性和用户体验。
技术关键词
信息个性化推荐方法
个性化推荐模型
个性化信息推荐
网络
点击率
序列
轨迹
策略
历史页面
框架
决策
时间段
度量
超参数
数据
因子
动态
频率