一种基于上下文老虎机的联邦个性化商品推荐方法

    公开(公告)号:CN116664232A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310599950.X

    申请日:2023-05-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于上下文老虎机的联邦个性化商品推荐方法,包括:1、各本地服务器收集其用户的行为数据,初始化各本地服务器参数;2、各本地服务器根据上下文老虎机算法选择最优臂,接收反馈并更新参数;3、中心服务器接收并聚合来自本地服务器的数据,并对本地服务器进行聚类;4、中心服务器和本地服务器进行协同训练,调整参数;5、重复步骤3‑4,直到达到预设的停止条件,从而得到基于上下文老虎机的联邦个性化推荐模型,用于对不同本地服务器潜在的异构用户作出推荐。本发明能为同一簇的用户推荐相似商品,并根据用户反馈和历史数据不断调整推荐策略,能适应不断变化的推荐环境要求,从而能提高推荐效果和用户满意度。

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