論文の概要: MARS-Gym: A Gym framework to model, train, and evaluate Recommender Systems for Marketplaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07035v1
• Date: Wed, 30 Sep 2020 16:39:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 23:19:30.054735
• Title: MARS-Gym: A Gym framework to model, train, and evaluate Recommender Systems for Marketplaces
• Title（参考訳）: MARS-Gym: マーケットプレース向けのRecommender Systemsをモデル化、トレーニング、評価するためのGymフレームワーク
• Authors: Marlesson R. O. Santana, Luckeciano C. Melo, Fernando H. F. Camargo, Bruno Brand\~ao, Anderson Soares, Renan M. Oliveira and Sandor Caetano
• Abstract要約: MARS-Gymは、市場におけるレコメンデーションのための強化学習エージェントの構築と評価を行うオープンソースフレームワークである。 本稿では,Trivagoマーケットプレースデータセットにおいて,さまざまなベースラインエージェントの実装とメトリクス駆動による分析を行う。 学術研究と生産システムとのギャップを埋め、新しいアルゴリズムやアプリケーションの設計を容易にしたいと考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.123916699062384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender Systems are especially challenging for marketplaces since they must maximize user satisfaction while maintaining the healthiness and fairness of such ecosystems. In this context, we observed a lack of resources to design, train, and evaluate agents that learn by interacting within these environments. For this matter, we propose MARS-Gym, an open-source framework to empower researchers and engineers to quickly build and evaluate Reinforcement Learning agents for recommendations in marketplaces. MARS-Gym addresses the whole development pipeline: data processing, model design and optimization, and multi-sided evaluation. We also provide the implementation of a diverse set of baseline agents, with a metrics-driven analysis of them in the Trivago marketplace dataset, to illustrate how to conduct a holistic assessment using the available metrics of recommendation, off-policy estimation, and fairness. With MARS-Gym, we expect to bridge the gap between academic research and production systems, as well as to facilitate the design of new algorithms and applications.
• Abstract（参考訳）: Recommender Systemsは、こうしたエコシステムの健全性と公平性を維持しながら、ユーザの満足度を最大化しなければならないため、マーケットプレースにとって特に難しい。 この文脈では、これらの環境の中で相互作用することで学習するエージェントを設計、訓練、評価するためのリソースの欠如を観察した。 そこで我々は,市場におけるレコメンデーションのための強化学習エージェントの構築と評価を,研究者や技術者が迅速に行えるようにするためのオープンソースフレームワークMARS-Gymを提案する。 MARS-Gymは、データ処理、モデル設計と最適化、マルチサイド評価という、開発パイプライン全体に対処する。 また,Trivagoのマーケットプレースデータセットにおいて,さまざまなベースラインエージェントのセットを実装し,そのメトリクスによる分析を行い,レコメンデーション,非政治推定,公正性といった指標を用いて全体的評価を行う方法を説明する。 MARS-Gymでは,学術研究と生産システムのギャップを埋めるとともに,新しいアルゴリズムやアプリケーションの設計を容易にすることが期待されている。

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