本发明公开了一种基于图注意力机制强化学习的货源推荐方法，使用Actor‑Critic框架来制定整个过程。首先，收集司机历史交易记录以及浏览记录数据，对这些历史记录进行数据预处理，提取货源属性标签，并将这些特征权重输入策略函数，将货源候选集中特征匹配度高的货源添加到货源推荐列表，将货源推荐列表推荐给司机终端，根据司机反馈结果调整推荐策略，以便更好地预测司机偏好。本发明的货源推荐系统可以预测出符合司机偏好的货源给司机，提高物流的效率和司机满意度。
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来源：北方有色网
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