公开(公告)号：CN116308668B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202310300114.7

申请日：2023-03-26

Applicant: 南京大学

Inventor： 张业勤 ,  阮锦绣

IPC: G06Q30/0601 ,  G06F18/25 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种新商品新用户的自适应对话推荐方法及系统，所述方法包括：基于用户、商品、商品属性、对话构建用户交互图；基于用户交互图使用归纳图算法学习得到当前图中所有节点的表示；根据节点的表示得到状态以及动作的表示；基于状态和动作表示，引入状态转移和奖励构成马尔可夫决策过程，通过深度Q网络算法进行动作价值函数的学习；基于建模出的动作价值函数，在对话推荐的每一轮中进行询问属性或推荐商品。本发明通过邻居信息来动态获得新加入的商品以及用户的表示，同时通过引入图模型同时建模对话策略和推荐策略，使得能够互相融合，进行更好地交互。

公开(公告)号：CN116308668A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310300114.7

申请日：2023-03-26

Applicant: 南京大学

Inventor： 张业勤 ,  阮锦绣

IPC: G06Q30/0601 ,  G06F18/25 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种新商品新用户的自适应对话推荐方法及系统，所述方法包括：基于用户、商品、商品属性、对话构建用户交互图；基于用户交互图使用归纳图算法学习得到当前图中所有节点的表示；根据节点的表示得到状态以及动作的表示；基于状态和动作表示，引入状态转移和奖励构成马尔可夫决策过程，通过深度Q网络算法进行动作价值函数的学习；基于建模出的动作价值函数，在对话推荐的每一轮中进行询问属性或推荐商品。本发明通过邻居信息来动态获得新加入的商品以及用户的表示，同时通过引入图模型同时建模对话策略和推荐策略，使得能够互相融合，进行更好地交互。