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...
在实际的推荐系统中,工程师需要着重解决的问题有两类。 一类问题与数据和信息相关,即“用户信息”“物品信息”“场景信息”:逐渐发展为推荐系统中融合了数据离线批处理、实时流处理的数据流框架 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...
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...
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...
下面讨论深度强化学习推荐系统模型框架。如下图所示。 推荐模型先以离线的方式,从用户和新闻的信息中抽取、获得上述四种特征。模型以离线方式用DQN算法和用户新闻点击记录数据训练。然后,模型进入在线模式。 当智能体收到一个新闻请求,它依据用户和新闻的特征,推荐最好的K个新闻。用户通过点击或不点击作为反馈。智能体...
1.1应用场景 电商领域 在电商领域，比较典型的是亚马逊的个性化推荐系统，被称为“推荐系统之王”。
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...
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...
首先将可解释推荐问题形式化定义如下,这也体现了本框架的适用范围。 1.1 可解释推荐方法的输入 可解释推荐方法的输入包含用户集合 U、物品集合 V 及需要被解释的推荐模型 f 三个方面。 • 一个用户 u∈U 的数学表示包含这个用户的ID,另外还可以包含关于这个用户的一些额外信息,例如用户的性别和年龄等。