基于构建高计算效率的深度强化学习推荐系统的推荐方法

被引：0

申请号：

CN202210950905.X

申请日：

2022-08-09

公开(公告)号：

CN115455279A

公开(公告)日：

2022-12-09

发明(设计)人：

石龙翔林承毅张犁李石坚吴明晖

申请人：

申请人地址：

310000 浙江省杭州市拱墅区湖州街51号

IPC主分类号：

G06F169535

IPC分类号：

G06N304 G06N308

代理机构：

浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100

代理人：

刘晓春

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-12-09	公开	公开
2022-12-27	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 16/9535 申请日:20220809

共 50 条

[1]

基于构建高计算效率的深度强化学习推荐系统的推荐方法 [P].

石龙翔 ;

林承毅 ;

张犁 ;

李石坚 ;

吴明晖 .

中国专利 :CN115455279B ,2025-08-08

[2]

基于哈夫曼树的高计算效率深度强化学习的推荐方法 [P].

石龙翔 ;

李琛 ;

侯兢喆 ;

张子麟 ;

金苍宏 ;

杨枨 .

中国专利 :CN118260448A ,2024-06-28

[3]

一种基于深度强化学习的推荐系统构建方法 [P].

石龙翔 ;

金苍宏 ;

李卓蓉 ;

吴明晖 .

中国专利 :CN112612948B ,2021-04-06

[4]

基于深度强化学习的个性化学习推荐系统及方法 [P].

夏可珍 ;

李福东 .

中国专利 :CN118628195A ,2024-09-10

[5]

基于深度强化学习的个性化学习推荐方法 [P].

汤胤 ;

黄书强 ;

王雯 .

中国专利 :CN108614865B ,2018-10-02

[6]

基于深度强化学习的电影推荐方法及系统 [P].

袁卫华 ;

张涛 ;

潘华丽 ;

邹丽 .

中国专利 :CN117725318A ,2024-03-19

[7]

基于深度强化学习的时序推荐方法及系统 [P].

侯彦娥 ;

谷文博 ;

党兰学 ;

葛强 ;

何雯雯 ;

左宪禹 ;

刘冰冰 .

中国专利 :CN114819387B ,2025-08-01

[8]

基于深度强化学习的时序推荐方法及系统 [P].

侯彦娥 ;

谷文博 ;

党兰学 ;

葛强 ;

何雯雯 ;

左宪禹 ;

刘冰冰 .

中国专利 :CN114819387A ,2022-07-29

[9]

一种基于深度强化学习的商品推荐系统 [P].

邓晓衡 ;

李博 ;

姜文君 ;

桂劲松 ;

张菁菁 .

中国专利 :CN117808561A ,2024-04-02

[10]

基于深度强化学习的内容推荐方法以及相关设备 [P].

温晓康 .

中国专利 :CN117436992A ,2024-01-23

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