短视频推荐系统主优化目标是提升总观看视频时长，这一问题可以由强化学习方法有效解决；另一方面，由于互动...
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...
一般来讲，强化学习应用到推荐系统有两个目的，一个目的是优化长期目标（long-term user utility vs. ...
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统...
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...
图1:用户与推荐系统之间的交互。绿色箭头表示推荐者信息流,橙色箭头表示用户信息流。 本文的主要技术贡献在于: 开发了生成对抗学习(GAN)方法来模拟用户行为动态并学习其奖励函数。可以通过联合极小化极大优化算法同时评估这两个组件。该方法的优势在于:(i)可以得到更准确的用户模型,而且可以用与用户模型一致的方法学习...
现有的基于价值的 RL 算法通常涉及策略评估和策略改进,分别如图1a和图1b所示。因为强化学习自然符合推荐系统的优化目标:最大化一个交互会话的总体收益,RL 中灵活的奖励设置可以灵活地定制推荐目标。因此,在推荐中使用 RL 已成为一个新兴话题...
推荐系统(10)—— 进化算法、强化学习 1、进化策略(ES:evolution strategy) 在一定的抽象程度上,进化方法可被视为这样一个过程:从个体构成的群体中采样并让其中成功的个体引导未来后代的分布。但是,其数学细节在生物进化方法的基础上实现了很大的抽象,我们最好将进化策略看作是一类黑箱的随机优化技术。
现有的基于价值的 RL 算法通常涉及策略评估和策略改进,分别如图 1a和图 1b 所示。因为强化学习自然符合推荐系统的优化目标:最大化一个交互会话的总体收益,RL 中灵活的奖励设置可以灵活地定制推荐目标。因此,在推荐中使用 RL 已成为一个新兴话题。 ▲图1. 策略评估算法、策略改进算法和PRL范式...
使用 强化提示个性化(RPP)技术,这是一种基于多代理强化学习的方法,用于优化个性化提示。 RPP 通过选择最优的句子而不是逐字优化,来提升效率并保证提示的质量。 RPP+ 在RPP的基础上增加了动态优化动作的机制,以进一步提升个性化提示的灵活性和推荐系统的性能。