为了解决这一问题,研究人员开始探索将强化学习(Reinforcement Learning, RL)引入推荐系统,通过动态调整策略来优化推荐效果。 强化学习是一种机器学习方法,系统通过与环境的交互获得反馈,不断更新策略,以达到最优的决策目标。在推荐系统中,RL可以通过实时学习用户的反馈(如点击、浏览、购买等),动态调整推荐策略,从而提升...
一、强化学习在推荐系统中的应用 强化学习是一种通过与环境的交互学习最优行为策略的机器学习方法。在推荐系统中,用户行为可被看作是用户与环境的交互,而推荐系统的目标是最大化用户满意度或点击率等指标。因此,将强化学习方法应用于推荐系统中,可以通过优化策略来提高系统的性能。 二、基于强化学习的推荐策略优化系...
因此,如果可以用强化学习的训练方式来训练推荐系统模型,使得推荐系统可以更多地考虑长期收益,就会使得决策模型眼光更长远,长远来看可能会带来更高的受益。 这次介绍的文章:Reinforcement Learning to Optimize Long-term User Engagement in Recommender Systems,就是以此为切入点,考虑用强化学习优化交互式推荐的长期用户参与...
初始阶段,所有的物品都可以进行推荐,随着时间步的推进,每推荐一个物品,就将其从可推荐物品集合中剔除。而时刻t的动作就是该轮推荐的物品it 状态转移概率P:状态转移概率可以用如下的式子表示:p(st+1 | st,it)。 奖励(Reward)R: 由于我们不仅要优化用户的即时体验,还要优化用户的长期体验,因此这的即时奖励r比较...
一个好的推荐不同不仅能够带来更好的点击率,而且还能保持用户的活跃度,让用户更多的使用系统,后者则是长期的有延迟的指标。Delayed metrics通常更复杂,比如在App上的停留时间、翻页的深度和连续两次使用的时间间隔。直接进行这些指标的优化是比较困难的,但是强化学习直观上可以很好的解决问题。但是直接应用强化学习也有...
本文介绍的是阿里18年的一篇论文,本文关注的不是CTR/CVR预估,而是对于排序公式参数的优化,分为离线寻优和线上探索两部分,一起来学习下。 1、背景 搜索广告展示通常按照以下的流程,广告主首先在想要参与竞价的关键词上设置自己的出价;当用户就某个关键词进行搜索时,系统将参与该关键词竞价的广告进行召回,并按照统一的...
专利摘要:本发明公开一种基于深度强化学习面向多目标优化的糖尿病饮食推荐方法和系统,该方法包括:获取饮食数据集;使用BERT模型提取饮食数据集中的用户健康目标特征和用户饮食模式特征;使用VIT模型提取用户饮食交互数据中的用户饮食偏好特征;构建关于用户健康目标、用户饮食偏好和用户饮食模式的适应度函数,结合提取的用户健康目...
东南大学顾伟教授团队针对目前分布式能源渗透率增加对整体电网运行稳定性的干扰,以及对个人分布式能源运营商上网电价的限制,提出了一种基于可以实现P2P交易的智能用电社区架构,并提出了基于模糊Q学习方法的智能用户的行为决策方案,帮助用户节约用...
iOS 18.2 RC更新主要包括以下几个方面: 1.安全性和隐私保护:iOS 18.2 RC在安全性和隐私保护方面进行了显著增强,通过更新隐私报告和安全设置,提高了用户对权限管理的透明度。 2.机器学习和深度学习算法:引入了强化的机器学习 - miᩚssᩚ紅塵寫意🦋于20241206发布在抖
强化学习在训练agent时,优化的目标是最大化决策所能带来的长期奖励。传统的基于监督学习的推荐系统往往不考虑长期奖励,而是仅考虑短期的收益(例如此刻推荐什么物品点击率最高,或者本日推荐什么转化率最高)。因此,如果可以用强化学习的训练方式来训练推荐系统模型,使得推荐系统可以更多地考虑长期收益,就会使得决策模型眼光...