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申请/专利权人：湖北省烟草公司武汉市公司
摘要：本发明提供一种基于评论特征和强化学习的卷烟投放推荐方法及系统，涉及强化学习推荐领域，包括：构建卷烟投放推荐网络；将Su和Si输入评论特征提取模块进行特征提取，获得用户特征向量集合fu和卷烟特征向量集合fi；通过新品卷烟属性类比模块进行属性类比，获得相似度二元组向量集合Sim；将fu、fi和Sim输入卷烟比例计算模块，计算获得基本推荐比例通过需求环境数据和计算获得最终预测投放量。本发明通过强化学习代理网络agent对卷烟投放决策模块进行迭代训练，将需求环境数据和基本推荐比例输入卷烟投放决策模块获得最终预测投放量，从而实现更加精准合理且能自动迭代的卷烟投放决策推荐功能。
主权项：1.一种基于评论特征和强化学习的卷烟投放推荐方法，其特征在于，包括：S1：构建卷烟投放推荐网络，卷烟投放推荐网络包括：评论特征提取模块、新品卷烟属性类比模块、卷烟比例计算模块和卷烟投放决策模块；S2：获取旧品卷烟的用户评论摘要集合Su和卷烟评论摘要集合Si，将Su和Si输入评论特征提取模块进行特征提取，获得用户特征向量集合fu和卷烟特征向量集合fi；S3：获取旧品卷烟属性数据集合和新品卷烟属性数据集合，通过新品卷烟属性类比模块对旧品卷烟属性数据集合和新品卷烟属性数据集合进行属性类比，获得新品卷烟对应最相似旧品卷烟的种类及相似度二元组向量集合Sim；S4：将fu、fi和Sim输入卷烟比例计算模块，计算获得基本推荐比例S5：获取需求环境数据，通过需求环境数据和计算获得最终预测投放量，并通过设立强化学习代理网络agent对卷烟投放决策模块进行迭代训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北省烟草公司武汉市公司 一种基于评论特征和强化学习的卷烟投放推荐方法及系统
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