一种基于强化学习的双聚类推荐方法和系统

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专利状态

一种基于强化学习的双聚类推荐方法和系统

有效

专利申请进度

申请

2018-12-24

申请公布

2019-03-19

授权

2021-07-30

预估到期

2038-12-24

专利基础信息

申请号	CN201811584062.6	申请日	2018-12-24
申请公布号	CN109493195A	申请公布日	2019-03-19
授权公布号	CN109493195B	授权公告日	2021-07-30
分类号	G06Q30/06;G06K9/62
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	成都品果科技有限公司
申请人地址	四川省成都市中国（四川）自由贸易试验区成都高新区天府大道中段1268号1栋13层

专利法律状态

2021-07-30

授权

状态信息

授权
2019-03-19

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开一种基于强化学习的双聚类推荐方法和系统，属于推荐技术领域，包括步骤：S1.建立用户‑物品矩阵；S2.对所述用户‑物品矩阵进行双聚类，得到多个双聚类簇；S3.将所述双聚类簇映射到低维空间，得到状态集合；S4.根据S3得到的状态集合，通过强化学习，得到最佳状态转移序列；S5.生成推荐列表；本发明针对用户‑物品推荐场景，利用双聚类、降维以及强化学习的方法，显著提高用户‑物品场景的推荐效果，同时解决了冷启动的问题，使用户体验更好；在线情况下，当用户通过搜索或者提供地理位置和时间信息触发新的状态，可通过强化学习快速自主学习到新的推荐列表，从而更好的感知用户当前状态下的偏好，以满足用户当下需求。

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