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龙图腾网获悉广东南方智媒科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的个性化奖励分配方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120634636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511126369.1，技术领域涉及：G06Q30/0207；该发明授权基于深度强化学习的个性化奖励分配方法及系统是由麦淼;范玉平;林树鑫设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的个性化奖励分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度强化学习的个性化奖励分配方法及系统，包括响应于用户通过客户端发起参与奖励分配活动的请求，通过分布式数据采集框架采集用户的特征数据和奖励池信息，并进行标准化处理以生成结构化输入数据；利用深度强化学习模型处理结构化输入数据，生成个性化奖励分配概率，并通过约束优化算法确保分配成本满足预设预算约束；根据个性化奖励分配概率，采用随机化算法执行用户请求的奖励分配并返回分配结果。本发明通过深度强化学习实现个性化奖励分配，显著提升用户参与度和满意度；分布式数据处理和在线学习机制确保实时性和动态适应性；约束优化算法有效控制分配成本，适合大规模应用。

本发明授权基于深度强化学习的个性化奖励分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的个性化奖励分配方法，其特征在于：包括， 响应于用户通过客户端发起参与奖励分配活动的请求，通过分布式数据采集框架采集用户的特征数据和奖励池信息，并进行标准化处理以生成结构化输入数据； 所述特征数据包括人口统计学特征、设备信息、行为序列数据、消费记录和偏好信息； 利用深度强化学习模型处理结构化输入数据，生成个性化奖励分配概率，并通过约束优化算法确保分配成本满足预设预算约束； 所述利用深度强化学习模型处理结构化输入数据，生成个性化奖励分配概率包括， 采用嵌入技术将所述结构化输入数据编码为状态向量； 通过多层深度神经网络处理所述状态向量，生成各奖励项目j的非归一化权重； 根据所述非归一化权重和奖励价值计算各奖励项目的分配概率，公式为： ； 其中，为第j个奖励的分配概率，为目标期望成本，为第k个奖品的价格，k为奖励索引，n为奖励总数； 所述通过约束优化算法确保分配成本满足预设预算约束包括， 应用约束损失函数确保总期望成本且单项目概率不超过预设上限，所述约束损失函数表示为： ； 其中，为所有奖励项目的总期望成本，为单个奖励项目的最大允许分配概率上限，为约束强度系数； 根据个性化奖励分配概率，采用随机化算法执行用户请求的奖励分配并返回分配结果； 所述采用随机化算法执行用户请求的奖励分配并返回分配结果包括， 采用伪随机数生成算法生成随机数； 基于所述各奖励项目的分配概率，计算所有奖励项目的中奖概率总和； 通过将所述随机数与基于所述各奖励项目的分配概率划分的概率分布区间进行比较，判断所述用户是否中奖及获得何种奖励项目，具体为： 若，则判定所述用户未获得奖励； 若，则判定所述用户获得第j个奖励项目； 将分配结果通过应用程序接口存储至分布式数据库。

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