本發(fā)明公開了一種基于圖注意力機(jī)制強(qiáng)化學(xué)習(xí)的貨源推薦方法,使用Actor?Critic框架來制定整個過程。首先,收集司機(jī)歷史交易記錄以及瀏覽記錄數(shù)據(jù),對這些歷史記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,提取貨源屬性標(biāo)簽,并將這些特征權(quán)重輸入策略函數(shù),將貨源候選集中特征匹配度高的貨源添加到貨源推薦列表,將貨源推薦列表推薦給司機(jī)終端,根據(jù)司機(jī)反饋結(jié)果調(diào)整推薦策略,以便更好地預(yù)測司機(jī)偏好。本發(fā)明的貨源推薦系統(tǒng)可以預(yù)測出符合司機(jī)偏好的貨源給司機(jī),提高物流的效率和司機(jī)滿意度。
聲明:
“基于圖注意力機(jī)制強(qiáng)化學(xué)習(xí)的貨源推薦方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)