本公开涉及人工智能技术领域，提供了一种基于强化学习的项目推荐方法与装置、模型、介质和设备。该方法包括：根据目标项目的向量表示以及当前项目列表中的历史浏览项目预测对目标项目的推荐值，其中，当前项目列表由包含用户浏览行为的项目组成；获取目标项目与历史浏览项目之间的相对特征；基于强化学习模型，根据相对特征和推荐值确定是否需要对当前项目列表进行过滤处理；响应于需要对当前项目列表进行过滤处理，基于强化学习模型，根据相对特征在当前项目列表中确定待过滤项目，以基于过滤后的优化项目列表进行项目推荐。本技术方案能够快速且有效的分辨出当前项目列表是否需要过滤以及确定待过滤项目，有利于提升项目推荐的准确度。
声明：
“项目推荐方法与装置、项目推荐模型、介质及电子设备” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
854
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
