Jan, 2021

强化学习推荐系统综述

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TL;DR本文对基于强化学习的推荐系统进行了综述，提出了一个 RLRS 框架，包括状态表示，策略优化，奖励制定和环境构建，并针对 RLRS 算法进行了调查，强调出现的主题并展示了各种图表。
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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

  • 强化学习增强的对比模型用于顺序推荐

    通过提出一种名为模型增强对比强化学习（MCRL）的新型强化学习推荐器，我们解决了离线数据集的稀疏性以及负反馈无法获取的问题，并通过对比学习来优化奖励函数和状态转移函数，实验结果表明该方法在两个现实世界数据集上显著优于现有的离线强化学习和自监督强化学习方法。

    Oct, 2023

  • 自监督强化学习用于推荐系统

    本文中提出了一种自我监督强化学习算法来弥补监督式推荐算法的不足，为仍处于离线状态的推荐者提供强大的梯度信号支持，其中包括两个输出层；一个用于自我监督，另一个用于强化学习，从而实现顾虑到长期用户参与度以及多种用户 - 项目交互等因素的推荐任务。

    Jun, 2020

  • 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

  • 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

  • 自动强化学习概述

    论文探讨自动化强化学习的关键元素和挑战，并讨论自动化强化学习的最新工作、应用和研究方向。

    Jan, 2022

  • 面向序列推荐系统的强化学习鲁棒目标

    本研究探讨了基于关注度的序列推荐方法，将强化学习算法与序列建模相结合，并通过对比度目标和负采样策略来训练强化学习组件，以增加推荐系统的个性化反馈。同时，我们提出了一种增强方法，以应对真实数据集中可能出现的潜在不稳定性问题，进一步提高模型效率。

    May, 2023

  • 互惠推荐系统：对最新文献、挑战和社交推荐机会的分析

    本文介绍了先进推荐系统技术的快照，重点关注了 Recommender Systems，Reciprocal Recommender System 等 RRS 算法，以及融合过程和社交推荐应用的挑战和机遇。

    Jul, 2020

  • 基于图形强化学习的统一会话推荐策略学习

    本文提出一种动态加权图强化学习方法，将 CRS 中的三个决策问题统一到一个策略学习任务中，并针对样本效率问题，提出两种动作选择策略，以解决 CRS 中的可伸缩性和稳定性问题。在两个基准 CRS 数据集和一个实际电子商务应用上的实验结果表明，该方法不仅显著优于现有方法，而且提高了 CRS 的可伸缩性和稳定性。

    May, 2021

  • 基于低秩框架的推荐系统中的表示学习

    提出了一种在推荐系统中使用强化学习优化推荐结果的样本高效表示学习算法，并构建了推荐模拟环境来解决这个问题。

    Sep, 2023