基于深度强化学习的信息流推荐方法、装置、设备及介质

发明专利有效专利

申请号：
CN201910871544.8
IPC分类号：G06F16/9535;G06F16/9538;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-09-16
申请人：
中国平安人寿保险股份有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于深度强化学习的信息流推荐方法、装置、设备及介质
申请号	CN201910871544.8	申请日期	2019-09-16
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-02-28	公开/公告号	CN110851699A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/9535	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中国平安人寿保险股份有限公司	申请人地址	广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心14、15、16、37、41、44、45、46层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国平安人寿保险股份有限公司	当前权利人	中国平安人寿保险股份有限公司
发明人	罗振煜
代理机构	深圳市世联合知识产权代理有限公司	代理人	汪琳琳

摘要

本申请实施例公开了一种基于深度强化学习的信息流推荐方法、装置、设备及介质，涉及信息处理技术领域。该方法包括：采集目标用户的历史点击序列；调用预设的actor神经网络和critic神经网络；生成用户推荐列表，向目标用户展示用户推荐列表，以获取反馈结果数据和反馈后产生的新的历史点击序列；计算时间差分误差；更新critic神经网络和actor神经网络中的参数；生成新的用户推荐列表，并展示新的用户推荐列表，直至无法获取到目标用户针对新的用户推荐列表的反馈结果数据和反馈后产生的新的历史点击序列为止。所述方法增强了推荐系统与用户的交互性，对用户的反馈进行了实时利用，能不断地优化推荐引擎，提升推荐的质量，提升用户体验，以有效地吸引用户留存。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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