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公开（公告）号CN122905755A | 申请号CN202611067365.5 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人中国工商银行股份有限公司 |
分类号G06Q30/0601(2023.01), G06F16/9535(2019.01), G06N3/092(2023.01), G06Q40/06(2012.01) | 申请日2026-07-17 | 公开日2026-10-13 |
发布日期2026-10-13 | 文档 ID84535937295100000 | 源数据页码44 |
专利语言zh | ||
本申请实施例提供一种基于强化学习的推荐方法、系统及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取目标对象的状态信息，状态信息包括静态特征和交互特征；将状态信息输入强化学习模型，生成初始推荐动作；获取营销策略信息，营销策略信息包含产品类型及各产品类型对应的策略权重；根据策略权重对初始推荐动作进行加权调整，生成目标推荐动作；执行目标推荐动作，输出推荐产品；根据推荐产品对应的交互反馈生成奖励信号，并更新强化学习模型。本申请实施例通过将营销策略权重与强化学习推荐结果相融合，在满足目标对象偏好的同时兼顾业务营销目标，实现了智能决策与业务规则的协同优化。
附图 1