之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容,二者能否联系起来呢!今天阅读了一篇论文,题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》。该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合,也算是提供了一个利用强化学习来做推荐的完整的思路和方法吧。本文便是对文章中的内容的一个...
如图10-2所示,在DRN深度强化推荐系统中,智能体就是推荐系统本身,环境由新闻推荐产品的用户和新闻组成。状态定义是用户特征表示,行为定义是新闻的特征表示。当用户请求智能体进行新闻推荐时,会将状态信息(用户特征)和行为信息(候选新闻特征)发送给智能体,智能体依据状态信息选择最优行为(新闻推荐列表),同时依据用户对推...
然而,传统推荐系统通常依赖于静态的模型,如协同过滤、基于内容的推荐等,这些方法在处理动态用户行为和环境变化时存在局限性。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...
此外,随着数据规模的扩大和计算能力的提升,基于强化学习的推荐系统将能够更好地利用大规模数据集进行训练和优化,进一步提高推荐的准确性和效率。六、结论基于强化学习的推荐系统是当前研究的热点之一,具有广阔的应用前景和重要的研究价值。通过对用户行为的探索和交互,基于强化学习的推荐系统能够更好地理解用户需求,提供个...
在ICML 2019强化学习应用研讨会(ICML 2019 Workshop on Reinforcement Learning for Real Life)的专题讨论(panel discussion)环节,专家(panelists)认为个性化/推荐系统是强化学习最有前景的应用方向之一。 上下文老虎机 一些成功的推荐系统基于多臂老虎机(multi-armed bandits)或上下文老虎机(contextual bandits)。这方面理...
(1)推荐agent能够学习用户的实时反馈,从而不断更新策略 (2)最优化的策略,往往是long-term奖励 文章主要利用GAN模型来构建仿真系统。 文章主要贡献如下: (1)介绍一种原则性方法,来获取推荐商品序列的分布 (2)构建一个仿真模拟器RecSimu (3)在真实数据中进行实验,验证仿真模拟器的有效性 ...
强化学习应用-1.推荐系统 2011年之前,强化学习主要用于Intelligent Robotics等控制问题。2012-2013年,强化学习伴随深度学习的高涨逐渐火热起来。2012年,百度已开始将multi-armed bandits用于搜索排序。2014-2017年,百度将强化学习用于对话系统,广告定价,新闻推荐等场景;在学术上,也发布了首个AGI评测环境XWorld。2018-19年...
1.1应用场景 电商领域 在电商领域，比较典型的是亚马逊的个性化推荐系统，被称为“推荐系统之王”。
将强化学习用于推荐系统,能更好地考虑用户的长期效益,从而保持用户在平台中的长期满意度、活跃度。但是,强化学习需要大量训练样本,例如,AlphaGoZero [1] 进行了 490 百万局模拟围棋训练,Atari game 的强化学习在电脑中高速运行了超过 50 个小时 [2]。而在推荐系统的场景中,在线用户是训练环境,系统需要与用户进行大...
二、强化学习推荐系统框架 强化学习推荐模型 DRN(Deep Reinforcement Learning Network,深度强化学习网络)是微软在 2018 年提出的,它被应用在了新闻推荐的场景上,下图 1 是 DRN 的框架图。同时也是一个经典的强化学习推荐系统技术框图。 图1 深度强化学习推荐系统框架 ...