本发明为一种融合用户偏好预测的深度强化学习推荐方法，属于大数据人工智能深度学习领域。该方法包含以下步骤：S1：录入用户行为和项目的历史交互相关数据，对数据进行预处；S2：根据用户行为，建立用户长短期偏好模型，得到历史用户偏好；S3：建立用户未来偏好预测模型，预测下一时刻的未来用户偏好；S4：建立用户、项目、时间之间的上下文知识表征；S5：利用注意力机制将历史用户偏好、未来用户偏好和用户的上下文知识表征进行融合，得到用户当前时刻的状态表征；S6：搭建基于强化学习网络的推荐系统；S7：利用训练好的推荐系统对用户进行项目推荐。本发明方法能够增强用户偏好不确定的表征能力，提升推荐系统的用户体验感。
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“融合用户偏好预测的深度强化学习推荐方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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