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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种基于在线联合推荐和边缘辅助缓存的方法及系统，该方法包括：基于任务需求设定智能体的原始状态特征；基于图卷积网络对所述智能体的原始状态特征进行嵌入，得到智能体的图嵌入；将所述智能体的图嵌入输入到演员‑评论家网络中，得到智能体的推荐动作、缓存动作和奖励；基于奖励最大化原则将最大奖励对应的推荐动作和缓存动作作为决策输出。该系统包括原始状态设定模块、图嵌入模块、强化学习模块和决策输出模块。通过使用本发明，能够捕捉移动手机用户的多样化需求和动态网络条件，解决移动手机用户在获取在线视频内容时存在的推荐准确性低、加载速度慢问题。本发明可广泛应用于强化学习技术领域。
主权项：1.一种基于在线联合推荐和边缘辅助缓存的方法，其特征在于，包括以下步骤：基于任务需求设定智能体的原始状态特征；基于图卷积网络对所述智能体的原始状态特征进行嵌入，得到智能体的图嵌入；将所述智能体的图嵌入输入到演员-评论家网络中，得到智能体的推荐动作、缓存动作和奖励；基于奖励最大化原则将最大奖励对应的推荐动作和缓存动作作为决策输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于在线联合推荐和边缘辅助缓存的方法及系统
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