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...
我们在快手短视频推荐系统进行在线 A/B 实验，基线为 Learning to Rank 算法，实验组为 TSCAC、RCPO ...
论文中提到的实验主要想验证两方面的内容: 1)本文提出的框架与现有的推荐算法(如协同过滤,FM等)比,效果如何 2)List-Wise的推荐与item-wise推荐相比,效果是否更突出。 不过,文章中没有给出具体的实验结果,这部分的效果还不得而知。 推荐阅读: 推荐系统遇上深度学习系列: 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论...
因此,本文提出了基于强化学习的推荐系统框架来解决上述提到的三个问题:1)首先,使用DQN网络来有效建模新闻推荐的动态变化属性,DQN可以将短期回报和长期回报进行有效的模拟。2)将用户活跃度(activeness score)作为一种新的反馈信息,用户活跃度在后面会详细介绍。3)使用Dueling Bandit Gradient Descent方法来进行有效的探索。
传统的推荐系统主要基于分类或预测问题进行处理,而近年来,基于强化学习的推荐系统(RLRS)逐渐成为研究的热点。一、基于强化学习的推荐系统概述强化学习是一种机器学习技术,通过与环境的交互来学习如何做出最优决策。在推荐系统中,强化学习被用于探索用户与物品之间的交互关系,并学习如何为用户生成高质量的推荐。与传统的...
Next item推荐系统是现代在线网络服务的核心组件之一,根植于应用程序中,例如音乐、视频和电子商务网站,帮助用户(user)导航和查找新内容。一般来说,系统被建模为序列预测任务,通常在递归神经网络或其他生成序列模型之上实现。其目的在于回答问题:...
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...
很有必要,感知更加全面,推荐就会更加贴近。 现代推荐系统的问题: 缺乏推荐的可解释性 缺乏改进推荐效果,所需的开放世界知识 依赖于用户显式的反馈,如评分或点击行为,无法分析语言 缺乏长期上下文信息,导致没有具体到点的喜好推荐、个性化 倾向于推荐用户已知或熟悉的内容,有时会导致推荐结果的同质化 ...
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 ...