基于短會話的推薦在推薦系統中一直是個熱點問題?;诙虝挼耐扑]意思是根據用戶在一小段時間窗口內的連續行為對用戶未來進行預測。傳統的方法通常根據固定大小的時間窗口,將用戶的時序行為劃分成多個短會話,這樣的劃分方式存在著1)時間窗口過大則短會話中包含過多用戶行為,過小則短會話無法覆蓋完整的用戶階段行為;2)很難設置一個對所有用戶行為都適合的時間窗口等問題。因此,本發明提供了一種基于深度序列強化學習的用戶時序行為自動切分預測方法,無需人為的對用戶序列進行劃分,有效的解決上述缺陷。
聲明:
“用戶時序行為自動切分預測方法” 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)