发明专利已授权

一种基于强化学习和加权元路径的语义推荐方法

📄 申请号：CN202111203509.2 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-10-15

公开号

CN113935804B

公开日

2024-05-14

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q30_0601

IPC 分类号

G06Q30_0601 , G06F16_9535 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

推荐算法推荐算法强化学习知识图谱表示学习

应用场景

个性化推荐, 电子商务, 内容分发, 社交网络推荐, 信息检索

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于强化学习和加权元路径的语义推荐方法，属于推荐算法技术领域，包括收集用户各类实体属性信息、获取记录中用户和物品的异构信息网络，对提取的记录以及各类实体属性信息进行预处理并分析，利用强化学习算法计算不同元路径的权重，自主学习不同元路径的权重，构建马尔可夫决策过程，对元路径的权重进行训练，得到元路径选择权重的信息并生成记录，构建深层决策网络并训练，设计经验池、预测网络和结果网络，对输出的奖励值进行拟合得到最佳权重，依据得到的最佳权重的元路径，计算用户相似度，并选取Top‑N进行排列，完成推荐。本发明能够结合用户的购买记录以及其他信息进行个性化推荐，提高了推荐的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种组合式多孔椎间融合器及加工方法

当前第 / 件

一种基于改进YOLOv3的遥感图像小目标检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06Q30_0601)

G06Q30_00 G06Q30_01 G06Q30_012 G06Q30_015 G06Q30_016 G06Q30_018 G06Q30_02 G06Q30_0201 G06Q30_0202 G06Q30_0203 G06Q30_0204 G06Q30_0207 G06Q30_0217 G06Q30_0235 G06Q30_0241 G06Q30_0242 G06Q30_0251 G06Q30_0282 G06Q30_0283 G06Q30_04 G06Q30_06 G06Q30_0601 G06Q30_0645 G06Q30_08 覆盖24个领域

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