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    基于動態遞歸機制的分層強化學習的推薦系統

    751   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:01:15
    本發明公開了一種基于動態遞歸機制的分層強化學習的推薦系統，包括用戶畫像矯正器：采用一種動態遞歸機制的策略梯度方法，及引入參數動態稀疏權重以刪除噪聲數據來修改用戶畫像，其中，所述動態遞歸機制的策略梯度方法包括：動態基線和基于時序上下文的遞歸強化學習，所述動態基線為采用動態稀疏權重對總收益進行學習策略的改進；注意力機制：用于自動調整用戶偏好的變化；推薦模型：用于通過注意力機制向用戶推薦最相關物品。本發明的推薦系統，通過在策略梯度方法中引入一個參數動態稀疏權重，使智能體在全局最優策略下選擇最優行為；其次，結合時間上下文的分層強化學習，該方法能夠更可靠地收斂，從而提高模型預測的穩定性。
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    聲明：
    “基于動態遞歸機制的分層強化學習的推薦系統” 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。
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