Oct, 2022

基于强化学习的数字人类互动推荐决策

PDF
TL;DR本研究基于强化学习、多模态嵌入和图嵌入等技术，设计了一个新型的数字人互动推荐代理框架，以提高个性化推荐和数字人代理的效率和准确性。实验结果表明该框架具有更好的个性化客户参与和更好的客户体验。
digital human recommendation systemreinforcement learningpersonalizationmultimodal embeddinggraph embedding
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

  • 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

  • 推进家庭机器人技术：高效训练和性能提升的深度交互强化学习

    家庭机器人的发展可以通过强化学习和深度神经网络相结合的深度强化学习以及交互式反馈来提高其学习效果和效率。

    May, 2024

  • 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

  • 面向困难度调整的课程强化学习中的人类决策

    研究人员设计了一个交互平台，利用人类的决策过程，通过向导课程强化学习结果，实现了成功地调整强化学习性能以适应人类期望困难程度的目标，并证明人类与计算机互动式课程增强学习的有效性，促进了该领域的发展。

    Aug, 2022

  • 利用人类指导提升深度强化学习任务

    本文综述了五个最近的学习框架，这些框架主要依赖人类指导，而不是传统的一步一步的动作演示，评估了每个框架的动机、假设和实现，并讨论了可能的未来研究方向。

    Sep, 2019

  • 利用人类反馈的强化学习来提升多模态交互代理

    使用人类反馈的强化学习方法，通过记录人类与模拟世界中的代理进行交互，构建能够自然交互和学习的代理行为，有效提高了代理在复杂领域中的行为表现。

    Nov, 2022

  • 基于 LLM 的推荐系统环境

    通过利用大型语言模型（LLMs）模拟人类行为，本研究提出了一个综合框架，用于训练基于强化学习（RL）的推荐系统，并提供了深入的消融研究，通过电影和书籍推荐实验证明了其有效性。

    Jun, 2024

  • 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

  • 强化学习推荐系统综述

    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。

    Jan, 2021