本公開提供了一種基于強化學習的個性化圖書推薦方法及系統,所述方案將分層強化學習模型引入數字圖書館的圖書推薦任務中,在該任務中,首先對基本推薦模型進行了預訓練,然后設計了一個序列修改模塊,以過濾掉可能導致該書推薦錯誤的噪聲;同時,為了減少稀疏性問題的影響,通過基于聚類的策略進一步增強了分層強化學習模型,在預訓練網絡和分層增強網絡之間添加了聚類,以便分層增強網絡可以更好地分析數據。
聲明:
“基于強化學習的個性化圖書推薦方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)