申请/专利权人：首都师范大学

申请日：2020-07-04

公开（公告）日：2020-10-23

公开（公告）号：CN111814047A

主分类号：G06F16/9535(20190101)

分类号：G06F16/9535(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态：2024.02.23#发明专利申请公布后的驳回;2020.11.10#实质审查的生效;2020.10.23#公开

摘要：本发明公开了一种基于rerank算法的内容推荐方法，其使用PointerNetwork和强化学习分别做模型训练和序列优化，其按照以下处理流程依次进行：原始数据→预处理→输入层→编码层→解码层→优化→评估→循环迭代，循环迭代的过程为数据优化后回到输入层再进行编码、解码、优化、评估。本发明的有益效果为：提出了一种rerank算法，将以解决item之间以及用户序列行为的潜在影响和关联，使整体长期的点击转化率最优；一方面能够对item之间的关系做建模，而且避免推荐是对item独立计算相关点击转化率；另一方面能够捕获用户的长期序列行为反馈，使得长期的整体的目标最优。

主权项：1.一种基于rerank算法的内容推荐方法，其特征在于：其使用PointerNetwork和强化学习分别做模型训练和序列优化，其按照以下处理流程依次进行：原始数据→预处理→输入层→编码层→解码层→优化→评估→循环迭代。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 首都师范大学 一种基于rerank算法的内容推荐方法

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