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2024-02-21 发布于四川
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一种基于离散表征强化学习的商品推荐系统.pdf

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本发明公开一种基于离散表征强化学习的商品推荐系统，将商品图像输入卷积神经网络，得到m个向量作为初级表征；初始化N个基底向量，对m个表征向量中的每一个向量，找出与其距离最近的基底向量j，得到商品的离散表征；将商品编码为m维的向量v_i，将用户的历史信息编码为m维的向量s_i，使用v_i和s_i的内积刻画用户对商品的感兴趣程度；使用S4Layer来建模状态转移函数，输入当前时刻用户信息以及选择的商品，对网络参数进行更新，得到最终的策略网络；对于目标用户，利用训练好的策略网络中；取最大的K个概率值及

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117575730A

(43)申请公布日2024.02.20

(21)申请号202311531235.9G06N3/0464(2023.01)

(22)申请日2023.11

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