本发明公开了一种基于强化学习和加权元路径的语义推荐方法,属于推荐算法技术领域,包括收集用户各类实体属性信息、获取记录中用户和物品的异构信息网络,对提取的记录以及各类实体属性信息进行预处理并分析,利用强化学习算法计算不同元路径的权重,自主学习不同元路径的权重,构建马尔可夫决策过程,对元路径的权重进行训练,得到元路径选择权重的信息并生成记录,构建深层决策网络并训练,设计经验池、预测网络和结果网络,对输出的奖励值进行拟合得到最佳权重,依据得到的最佳权重的元路径,计算用户相似度,并选取Top‑N进行排列,完成推荐。本发明能够结合用户的购买记录以及其他信息进行个性化推荐,提高了推荐的准确性。
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