这篇综述首先对五种典型推荐场景的RL方法进行了全面的概述、比较和总结。作者将RL方法分为三大类:价值函数、策略搜索和演员-评论员(Actor-Critic)。🔍 挑战与解决方案在现有文献的基础上,作者系统分析了在推荐系统中应用RL所面临的挑战,并提出了相应的解决方案。最后,通过对RL研究中存在的问题和局限性的讨论,指出...
构建推荐系统,需要处理一些挑战:1)新闻推荐动态性所带来的困难,比如新闻很快就变旧闻了,用户经常改变偏好;2)大多推荐系统把用户点击还是没点击或者评级作为反馈,却没有包括回头客的行为;以及,3)被推荐条目的多样性。 要把一个推荐系统定义成强化学习问题,我们需要定义环境、智能体、状态、动作、和奖赏。如下图所示,...
在推荐系统中,额外的隐含推断步骤给RL带来了新的挑战:两种不同动作空间之间的不一致性(高效一端到端训练中的高效超动作与实际效果的动作,提出的最佳离散效应动作的潜在表示可能不同于拟合的超动作),不确定的推理准确性,以及额外的探索阶段及是否应在潜在空间上探索超动作或离散效应动作空间,增加了学习的不稳定性和不...
此外,作者提出以集合(set)为单位而非单个物品(item)为单位进行推荐,并利用 Cascading-DQN 的神经网络结构解决组合推荐策略搜索空间过大的问题。 在推荐系统中应用 强化学习 (RL)有很大的研究价值,但也面临诸多挑战。在这样的配置中,在线用户是环境(environment),但是并没有明确定义奖励函数(reward)和环境动态(transiti...
2.2 动态环境的挑战 动态环境带来的挑战主要有以下几点: 用户行为的变化:用户的喜好和需求随时间变化,导致推荐模型需要实时更新。 数据不稳定性:随着用户行为的变化,数据的分布可能发生变化,导致模型的性能波动。 新用户和新商品的挑战:新用户和新商品的推荐需要在有限的历史数据上进行,增加了推荐系统的难度。
RL在推荐场景的挑战及解决方案 常见的套路是哪些 推荐系统目前的问题 目前主流的个性化推荐技术的问题,突出的大概有以下几点: 优化的目标都是 short term reward,比如点击率、观看时长,很难对long term reward 建模。 最主要的是预测用户的兴趣,但模型都是基于 logged feedback 训练,样本和特征极度稀疏,大量的物料...
通过强化学习算法,系统能够在与环境的交互中不断学习,从而实现对用户偏好的精准识别和满足,推动广告投放效率和营销策略的优化。本文将深入探讨强化学习算法在智能广告推荐与个性化营销中的应用现状、面临的挑战以及未来的发展方向。 一、强化学习简介 强化学习是一种机器学习方法,它使得算法能够通过与环境的交互,自主学习...
综上所述,深度强化学习技术在智能推荐系统中的应用具有广阔的前景。通过使用深度神经网络和强化学习算法,可以构建更加准确、个性化和自适应的推荐模型。然而,深度强化学习技术在智能推荐系统中仍面临一些挑战,如数据稀疏性、模型复杂度和探索与利用的平衡等。因此,在应用深度强化学习技术于智能推荐系统时,需要综合考虑算法...
新闻推荐挑战很大,因为新闻特征和用户偏好动态变化大。现存的推荐系统方法有如下缺点。 First, they only try to model current reward(e.g., Click Through Rate). 1.仅仅尝试当前的奖励,下文引出RL方法,因为RL方法适用于长期的奖励。 Second, very few studies consider to use user feedback other than click...
近年来,多任务学习(MTL)在推荐系统(RS)应用中取得了巨大的成功。然而,目前大部分基于 MTL 的推荐模型往往忽略了用户与推荐系统互动的会话(session)模式,因为它们主要是依据基于单个 item 的数据集而构建。平衡多个输出目标一直是该领域的一个挑战。为了解决这个问题,我们提出了一个基于强化学习(RL)的 MTL 框架,即 ...