3)目前的推荐系统倾向于推荐用户重复或相似内容的东西,这也许会降低用户在同一个主题上的兴趣度。因此需要进行exploration。传统方法 e -greedy strategy 或者 Upper Con dence Bound (UCB) 都会在短期对推荐系统的效果造成一定的影响,需要更有效的exploration策略。 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...
图1 深度强化学习推荐系统框架 (1)在新闻的推荐系统场景下,DRN 模型的第一步是初始化推荐系统,主要初始化的是推荐模型,可以利用离线训练好的模型作为初始化模型,其他的还包括我们之前讲过的特征存储、推荐服务器等等。 (2)推荐系统作为智能体会根据当前已收集的用户行为数据,也就是当前的状态,对新闻进行排序这样的...
通过利用强化学习框架的序列特性，RMTL 能够处理基于会话的推荐数据，并通过自适应调整损失函数权重在 CTR...
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A: 强化学习相比传统深度模型的优势在于:强化学习模型能够进行“在线学习“,不断利用新学到的知识更新自己,以及及时做出调整和反馈,有了更多实时性的优势,这也是将强化学习应用于推荐系统的收益所在。 3.10.2 深度强化学习推荐模型 智能体部分是强化学习框架的核心,对于推荐系统这一智能体来说,推荐模型是推荐系统的”...
2、系统框架 2.1 问题描述 本文的推荐系统基于强化学习方法,将推荐问题定义为一个马尔可夫决策过程,它的五个元素分别是: 状态空间 状态定义为用户的历史浏览行为,即在推荐之前,用户点击或购买过的最新的N个物品。 动作空间 动作定义为要推荐给用户的商品列表。
1.本文提出一种深度强化学习框架(DQN,如图2)来学习推荐的动态性,综合考虑当前的reward和未来的rewrad。 2.本文加入用户活跃度作为用户点击行为的补充,提高推荐的准确度。 3.提出一种更有效的探索方法DBGD使推荐更加多样性。 图2. DQN的系统框架图 3.参数定义 ...
对于我们的强化学习模型来说,需要累计一定的用户行为才能作为模型输入作推荐,所以需要在 Flink 中实时保存之前的行为数据,这就要用到 Flink 强大的状态管理功能。 另外,离线训练使用的深度学习框架是 PyTorch,这个不像 Tensorflow 那样部署方便,所以这里采用近年来流行的 FastAPI 做成api 服务,在 Flink 中获取满足条件...
PARL 框架的名字来源于 PAddlepaddle Reinfocement Learning，是一款基于百度 PaddlePaddle 打造的深度强化学习框架。PARL 与现有强化学习工具和平台相比，具有更高的可扩展性、可复现性和可复用性，支持大规模并行和稀疏特征，能够快速 对工业级应用案例的验证。为了帮助用户快速搭建可以和环境交互的机器人，PARL 抽象出数...
二、基于强化学习的多任务推荐框架 下面介绍第二个工作,同样也是强化学习在多任务优化上的应用。这篇工作是快手和香港城市大学的合作项目,是一个典型的多任务优化问题。 1、摘要 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...