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...
3)在真实的电商环境中,本文提出的推荐系统框架的性能得到了证明。 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...
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...
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 RMTL 。该框架使用动态权重来平衡不同的推荐任务的损失函数。
另一类问题与推荐系统算法和模型相关:进一步细化为推荐系统中,集训练(Training)、评估(Evaluation)、部署(Deployment)、线上推断(Online Inference)为一体的模型框架。 2.1 数据部分 推荐系统的“数据部分”主要负责的是“用户”“物品”“场景”信息的收集与处理。根据处理数据量和处理实时性的不同,我们会用到三种不同...
1. 短视频推荐两阶段约束强化学习算法 2. 基于强化学习的多任务推荐框架 3. 问答环节 分享嘉宾｜蔡庆...
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:...
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 中获取满足条件的特征后直接调用服务进行推理,产生推荐后存到数据库中,服务器在下次用户请求时可直接从数据库中调用推荐结果。 整体架构见下图, 完整代码和流程见 FlinkRL (https...
4、考虑负反馈以及偏序关系的强化学习推荐框架 在考虑负反馈的情况下,当前状态s和状态之间的转移关系定义如下: 当前状态s: 当前状态s包含两部分s=(s+,s-),其中s+={i1,i2,...,iN},表示用户之前点击或购买过的N个物品,s-={j1,j2,...,jN},表示用户之前略过的N个物品。同时物品按照时间先后进行排序。
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...