論文の概要: Deep Reinforcement Learning-Based Product Recommender for Online Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00333v1
• Date: Sat, 30 Jan 2021 23:05:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 16:44:10.944685
• Title: Deep Reinforcement Learning-Based Product Recommender for Online Advertising
• Title（参考訳）: オンライン広告のためのDeep Reinforcement Learning-based Product Recommender
• Authors: Milad Vaali Esfahaani, Yanbo Xue, and Peyman Setoodeh
• Abstract要約: 本稿では,オンライン広告のレコメンデータシステムを設計するために,価値ベースとポリシーベースのディープRLアルゴリズムを比較した。 推奨項目のクリックスルーレート(CTR)を最大化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7778609937758327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In online advertising, recommender systems try to propose items from a list of products to potential customers according to their interests. Such systems have been increasingly deployed in E-commerce due to the rapid growth of information technology and availability of large datasets. The ever-increasing progress in the field of artificial intelligence has provided powerful tools for dealing with such real-life problems. Deep reinforcement learning (RL) that deploys deep neural networks as universal function approximators can be viewed as a valid approach for design and implementation of recommender systems. This paper provides a comparative study between value-based and policy-based deep RL algorithms for designing recommender systems for online advertising. The RecoGym environment is adopted for training these RL-based recommender systems, where the long short term memory (LSTM) is deployed to build value and policy networks in these two approaches, respectively. LSTM is used to take account of the key role that order plays in the sequence of item observations by users. The designed recommender systems aim at maximising the click-through rate (CTR) for the recommended items. Finally, guidelines are provided for choosing proper RL algorithms for different scenarios that the recommender system is expected to handle.
• Abstract（参考訳）: オンライン広告では、レコメンダーシステムは、関心に応じて潜在的な顧客に製品のリストからアイテムを提案しようとします。 このようなシステムは、情報技術の急速な成長と大規模データセットの可用性により、電子商取引にますます展開されている。 人工知能の分野における進歩は、このような現実の問題に対処するための強力なツールを提供してきた。 深層ニューラルネットワークを普遍関数近似器としてデプロイする深層強化学習(RL)は、推奨システムの設計と実装に有効なアプローチであると見なすことができる。 本稿では,オンライン広告のレコメンダシステムを設計するための,価値ベースとポリシーベースの深層rlアルゴリズムの比較研究を行う。 RecoGym環境は、これらのRLベースのレコメンデータシステムのトレーニングに採用され、長期記憶(LSTM)がこれら2つのアプローチでそれぞれ価値とポリシーネットワークを構築するためにデプロイされる。 LSTMは、注文がユーザによるアイテム観察のシーケンスで果たす重要な役割を考慮に入れるために使用される。 デザインされたレコメンダーシステムは、推奨アイテムのクリックスルー率(CTR)を最大化することを目指しています。 最後に、レコメンダーシステムが取り扱うと予想されるさまざまなシナリオに適したRLアルゴリズムを選択するためのガイドラインが提供される。

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