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申请/专利权人：广东省广告集团股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于深度强化学习的广告营销推荐方法，属于计算机数据处理技术领域。首先，收集用户行为数据、用户属性数据和广告内容数据，获取高质量的数据；然后，将采集的原始数据进行特征提取，通过自监督学习从无标签数据中挖掘潜在规律，并进行多尺度特征融合，从而生成丰富的用户和广告特征表示；其次，构建基于Transformer的深度学习模型，利用自注意力机制捕捉用户与广告之间的复杂关系，提升特征交互效果，并结合深度强化学习进行模型训练和优化，以不断优化推荐策略。最终，通过实时数据处理和在线学习，模型能够快速适应用户兴趣和商业趋势的变化，实现精准的广告推荐。
主权项：1.一种基于深度强化学习的广告营销推荐方法，其特征在于，包括以下过程：S1，构建原始数据集，原始数据集包括用户行为数据、用户属性数据和广告内容数据；S2，对原始数据集进行特征提取，通过自监督学习从无标签数据中挖掘潜在规律，并对用户特征进行多尺度特征融合，从而生成丰富的用户和广告特征表示，获取标准特征数据集；S3，构建基于Transformer的广告营销推荐模型，利用自注意力机制捕捉用户与广告之间的复杂关系，进行更深层次的特征交互，用于得到广告营销推荐的预测结果；S4，基于S2的标准特征数据集，结合深度强化学习进行模型训练和优化，获得训练后的广告营销推荐模型；S5，部署训练后的广告营销推荐模型到实际广告推荐系统中进行在线学习，并实时获取处理后的特征数据，输出个性化的广告营销推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东省广告集团股份有限公司 一种基于深度强化学习的广告营销推荐方法
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