本發(fā)明提供一種商品信息推薦方法、系統(tǒng)和存儲介質(zhì),方法包括:將原始數(shù)據(jù)集處理成知識圖譜,通過知識圖譜形式得到知識圖譜數(shù)據(jù)集,并將知識圖譜數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集;根據(jù)強化學習方法構(gòu)建探索策略;基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對知識圖譜和探索策略構(gòu)建策略網(wǎng)絡(luò)定義目標商品,并計算目標商品的獎勵函數(shù)和損失函數(shù)。本發(fā)明能夠有效的挖掘出數(shù)據(jù)間的隱含特性,實現(xiàn)了準確的推薦,還能夠在數(shù)學上有更好的區(qū)分,進而有利于挖掘出圖中更多的有效信息,具有一定的泛化性,能夠有效的提高推薦準確性,并具有良好的魯棒性,實現(xiàn)了冷啟動對用戶推薦商品并提高了推薦的可靠性和準確性。
聲明:
“商品信息推薦方法、系統(tǒng)和存儲介質(zhì)” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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