論文の概要: RecSim NG: Toward Principled Uncertainty Modeling for Recommender Ecosystems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08057v1
• Date: Sun, 14 Mar 2021 22:37:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 03:22:11.276399
• Title: RecSim NG: Toward Principled Uncertainty Modeling for Recommender Ecosystems
• Title（参考訳）: RecSim NG:Recommenderエコシステムの原則的不確実性モデリングを目指して
• Authors: Martin Mladenov, Chih-Wei Hsu, Vihan Jain, Eugene Ie, Christopher Colby, Nicolas Mayoraz, Hubert Pham, Dustin Tran, Ivan Vendrov, Craig Boutilier
• Abstract要約: RecSim NGはレコメンダシステムのシミュレーションのための確率的プラットフォームである。 推論と潜在変数モデル学習のためのツールを提供する。 レコメンダーエコシステムの透過的なエンドツーエンドモデルを作成するために使用できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.302081092634985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of recommender systems that optimize multi-turn interaction with users, and model the interactions of different agents (e.g., users, content providers, vendors) in the recommender ecosystem have drawn increasing attention in recent years. Developing and training models and algorithms for such recommenders can be especially difficult using static datasets, which often fail to offer the types of counterfactual predictions needed to evaluate policies over extended horizons. To address this, we develop RecSim NG, a probabilistic platform for the simulation of multi-agent recommender systems. RecSim NG is a scalable, modular, differentiable simulator implemented in Edward2 and TensorFlow. It offers: a powerful, general probabilistic programming language for agent-behavior specification; tools for probabilistic inference and latent-variable model learning, backed by automatic differentiation and tracing; and a TensorFlow-based runtime for running simulations on accelerated hardware. We describe RecSim NG and illustrate how it can be used to create transparent, configurable, end-to-end models of a recommender ecosystem, complemented by a small set of simple use cases that demonstrate how RecSim NG can help both researchers and practitioners easily develop and train novel algorithms for recommender systems.
• Abstract（参考訳）: ユーザとのマルチターンインタラクションを最適化し、レコメンダエコシステムにおけるさまざまなエージェント(ユーザ、コンテンツプロバイダ、ベンダなど)のインタラクションをモデル化するレコメンダシステムの開発は、近年注目を集めている。 このようなレコメンダーのためのモデルとアルゴリズムの開発とトレーニングは、静的データセットを使用することで特に困難になる可能性があります。 そこで我々は,マルチエージェントレコメンダシステムのシミュレーションのための確率的プラットフォームであるrecsim ngを開発した。 RecSim NGはEdward2とTensorFlowで実装されたスケーラブルでモジュール化された差別化可能なシミュレータである。 エージェントビヘイビア仕様のための強力で汎用的な確率的プログラム言語、自動微分とトレースによる確率的推論と潜在変数モデル学習のためのツール、アクセラレーションされたハードウェア上でシミュレーションを実行するTensorFlowベースのランタイムを提供する。 RecSim NGについて説明するとともに、RecSim NGが研究者と実践者の両方にとって、レコメンダシステムのための新しいアルゴリズムを容易に開発し、訓練するための簡単なユースケースの小さなセットによって補完される、レコメンダエコシステムの透明で構成可能なエンドツーエンドモデルの作成にどのように使用できるかを説明している。

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