[发明专利]一种基于强化学习的个性化搜索方法有效
| 申请号： | 202010069230.9 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111241407B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 窦志成;姚菁;文继荣 | 申请（专利权）人： | 中国人民大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 冀志华 |
| 地址： | 100872 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于强化学习的个性化搜索方法，其特征在于包括以下步骤：建立的基于强化学习的个性化搜索模型，基于所有用户的历史查询数据，采用强化学习中的策略梯度算法对个性化搜索模型进行训练，得到最优个性化搜索模型；采用最优个性化搜索模型对线上用户的查询过程进行动态跟踪，根据各用户新的查询日志对最优个性化搜索模型进行持续更新，使得更新后的最优个性化搜索模型能够生成符合相应用户兴趣的个性化搜索结果。本发明利用强化学习来解决个性化搜索的问题，通过跟踪用户查询的整个过程，更好地学习动态变化的用户兴趣并实时地更新排序模型以适应这种动态的用户兴趣。本发明可以广泛应用于个性化搜索领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 个性化 搜索 方法 | ||
【主权项】：
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