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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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