融合强化学习的用户画像动态构建与个性化推荐的实现方法
申请号:CN202510930341
申请日期:2025-07-07
公开号:CN120849699A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明属于人工智能个性化服务技术领域,尤其涉及融合强化学习的用户画像动态构建与个性化推荐的实现方法,采集多维度的用户数据;利用所述多维度的用户数据,通过预设的算法构建多维度动态用户画像;基于所述多维度动态用户画像,结合协同过滤算法与深度学习算法,生成场景化推荐策略;实时监测用户反馈及行为数据,利用所述实时监测用户反馈及行为数据优化所述场景化推荐策略。本发明通过构建动态用户画像、生成场景化推荐并依托强化学习实时优化策略,显著提升了服务的个性化程度、推荐精准度及用户满意度,有效突破了传统服务模式的局限。
技术关键词
画像
协同过滤算法
生成场景
深度学习算法
动态
兴趣点
策略
个性化服务技术
教育场景
深度学习模型
数据清洗工具
强化学习算法
LSTM模型
旅游场景
出行场景
终端设备
特征工程