技术特征：
技术总结
本发明涉及用于广域网络的深度强化学习推荐系统，包括：数据采集及预处理模块、分布式实时数据库、历史数据库、离线训练模块、在线训练模块、广域分布式深度强化学习模块、分布式计算模块以及用户交互模块；数据采集及预处理模块用于采集数据并对数据进行预处理；分布式实时数据库用于存储在给定时效内的分布式数据；历史数据库用于保存已经过了给定时效的数据；离线训练模块根据历史数据，进行权重和偏置的调整；在线训练模块根据分布式实时数据，进行权重和偏置的调整；广域分布式深度强化学习模块根据推荐请求，结合权重与偏置，生成推荐结果；用户交互模块接收推荐请求，将推荐结果呈现给用户。
技术研发人员：盛益强;麻朴方;赵震宇;脱立恒
受保护的技术使用者：中国科学院声学研究所;上海尚恩华科网络科技股份有限公司
技术研发日：2016.01.04
技术公布日：2017.07.11