May, 2018

基于深度强化学习的页面推荐

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TL;DR本文提出了一个基于深度强化学习的新型页面推荐框架 ——DeepPage，旨在同时解决如何根据用户实时反馈更新推荐策略以及如何生成具有适当显示的项目页面两个关键问题，并在真实世界的电子商务数据集上进行实验证明了提出框架的有效性。
recommender systemsreal-time feedbackpage-wise recommendationsdeep reinforcement learninge-commerce dataset
发现论文，激发创造
  • 基于深度强化学习的列表推荐

    本文提出一种通过模型驱动的增强学习方法来不断优化推荐策略的推荐系统，将用户与推荐系统之间的交互建模为马尔可夫决策过程，并通过在线用户 - 代理交互环境模拟器来预训练和评估模型参数，进一步提出了一种将列表式推荐纳入推荐系统的实验方法，并在真实世界的电子商务数据集上验证了该方法的有效性。

    Dec, 2017

  • 利用深度强化学习进行带有负反馈的推荐

    文章提出了一种利用强化学习学习交互过程中优化策略的推荐系统，通过深度学习框架将正反馈同时整合到系统中进行优化，证明了该方法可以提高推荐精度。

    Feb, 2018

  • 基于深度强化学习的显式用户 - 物品交互模型推荐

    本研究提出了一个基于深度增强学习的新型推荐框架，称为 DRR，它将推荐视为一种顺序决策过程，并采用 “Actor-Critic” 增强学习方案来模拟用户与推荐系统之间的交互，同时考虑动态适应和长期回报，经过四个真实数据集的广泛实验，证明了 DRR 方法确实优于现有的竞争对手。

    Oct, 2018

  • 全链路推荐

    本研究提出了一种基于多智能体强化学习的方法（DeepChain），应用模型为基础的强化学习技术，以解决现有强化学习模型中针对多场景推荐问题的数据大量需求和奖励分配不均衡等难题。实验结果表明该框架具有较好的推荐效果。

    Feb, 2019

  • DEAR: 推荐系统中用于在线广告展示的深度强化学习

    本文提出了一种基于强化学习的广告策略，通过设计一个新型的深度 Q 网络结构，可以连续更新其广告策略，在推荐列表中插入广告或不插入广告，并选择最优广告和最佳插入位置，使得推荐广告效果显著提升。

    Sep, 2019

  • 联合学习推荐和广告

    本文提出了一种新的两级强化学习框架，用于联合优化推荐和广告策略，第一层生成推荐列表以优化用户体验，第二层将广告插入推荐列表以平衡广告客户的即时广告收入和广告对长期用户体验的负面影响。实验结果表明该框架的有效性。

    Feb, 2020

  • 强化学习中的深度页面级兴趣网络用于广告分配

    使用 Deep Page-level Interest Network (DPIN) 能够很好地建模用户的页级反馈和增加美团外卖平台的收入。

    Apr, 2022

  • 搜索、推荐和在线广告的深度强化学习：综述

    本文概述了基于深度强化学习的信息搜索、推荐和在线广告的方法和应用，回顾了代表性算法，讨论了一些有吸引力的研究方向。

    Dec, 2018

  • 基于模型的多智能体个性化短视频推荐系统

    本文提出了一种基于强化学习框架的工业级短视频推荐排序系统，通过协作多智能体建模和最大化用户观看时间来解决用户多方面偏好的环境下，推荐会话的马尔可夫决策过程。此外，我们的框架采用基于模型的学习方法来缓解工业推荐系统中关键但难以解决的样本选择偏差问题。大量的离线评估和实时实验验证了我们所提出方法的有效性。我们的方法已成功部署在我们的实际大规模短视频分享平台上，为数亿用户提供服务。

    May, 2024

  • 神经互动协同过滤

    本文研究基于交互反馈的协同过滤推荐系统，提出了一种使用神经网络进行探索策略的方法，并使用强化学习最大化用户的满意度来平衡学习用户偏好和进行精准推荐的探索策略，在三个标准数据集上的实验证明了该方法的优越性。

    Jul, 2020