一种基于图注意力机制强化学习的货源推荐方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于图注意力机制强化学习的货源推荐方法，使用Actor‑Critic框架来制定整个过程。首先，收集司机历史交易记录以及浏览记录数据，对这些历史记录进行数据预处理，提取货源属性标签，并将这些特征权重输入策略函数，将货源候选集中特征匹配度高的货源添加到货源推荐列表，将货源推荐列表推荐给司机终端，根据司机反馈结果调整推荐策略，以便更好地预测司机偏好。本发明的货源推荐系统可以预测出符合司机偏好的货源给司机，提高物流的效率和司机满意度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于图注意力机制强化学习的货源推荐方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114548864A
申请号 ：
CN202210136627.4
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
孙知信张保继孙哲赵学健胡冰宫婧汪胡青
申请人 ：
南京邮电大学
申请人地址 ：
江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
代理机构 ：
南京苏科专利代理有限责任公司
代理人 ：
周湛湛
优先权 ：
CN202210136627.4
主分类号 ：
G06Q10/08
IPC分类号 ：
G06Q10/08 G06N3/04 G06N20/00 G06F17/16
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/08
物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/08
申请日 : 20220215
申请日 : 20220215
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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