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公开(公告)号：CN116089721A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310108836.2
申请日：2023-02-07
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/9535 , G06N20/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了基于自适应多臂老虎机模型的个性化新闻推荐方法，包括：使用多臂老虎机模型，建立新闻推荐的过程；确定待推荐新闻的特征空间的大小，将整个特征空间视作一个子空间，并使用神经网络初始化其对应的收益模型；特征空间随着时间判断是否划分，如果判断划分则自动划分为两个子空间，每个子空间包含了属于其范围内特征的集合及结果数据，然后根据历史数据重新通过深度神经网络训练新的收益模型；遍历所有子空间，进行新闻的推荐。本发明利用深度神经网络拟合非线性的收益函数，并且通过自适应动态分割上下文空间的方式适应环境动态变化的情况，能够有效地解决个性化新闻推荐场景中用户兴趣改变以及周围环境变化带来的收益函数变化的问题。
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