[发明专利]一种基于rerank算法的内容推荐方法

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。