論文の概要: Sequence Adaptation via Reinforcement Learning in Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01442v1
- Date: Sat, 31 Jul 2021 13:56:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-05 03:33:03.373770
- Title: Sequence Adaptation via Reinforcement Learning in Recommender Systems
- Title（参考訳）: Recommenderシステムにおける強化学習によるシーケンス適応
- Authors: Stefanos Antaris, Dimitrios Rafailidis
- Abstract要約: そこで我々は,SARモデルを提案する。SARモデルは,ユーザとイテムの相互作用のシーケンス長をパーソナライズされた方法で調整する。
さらに,逐次レコメンデーションの精度を批評家ネットワークの予測累積報酬と整合させるために,共同損失関数を最適化する。
実世界の4つのデータセットに対する実験的な評価は,提案モデルがいくつかのベースラインアプローチよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.909115457491522
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accounting for the fact that users have different sequential patterns, the
main drawback of state-of-the-art recommendation strategies is that a fixed
sequence length of user-item interactions is required as input to train the
models. This might limit the recommendation accuracy, as in practice users
follow different trends on the sequential recommendations. Hence, baseline
strategies might ignore important sequential interactions or add noise to the
models with redundant interactions, depending on the variety of users'
sequential behaviours. To overcome this problem, in this study we propose the
SAR model, which not only learns the sequential patterns but also adjusts the
sequence length of user-item interactions in a personalized manner. We first
design an actor-critic framework, where the RL agent tries to compute the
optimal sequence length as an action, given the user's state representation at
a certain time step. In addition, we optimize a joint loss function to align
the accuracy of the sequential recommendations with the expected cumulative
rewards of the critic network, while at the same time we adapt the sequence
length with the actor network in a personalized manner. Our experimental
evaluation on four real-world datasets demonstrates the superiority of our
proposed model over several baseline approaches. Finally, we make our
implementation publicly available at https://github.com/stefanosantaris/sar.
- Abstract（参考訳）: ユーザが異なるシーケンシャルパターンを持つという事実を考慮すると、最先端のレコメンデーション戦略の主な欠点は、モデルのトレーニングに入力としてユーザとイテムインタラクションの固定シーケンス長が必要であることである。
これはレコメンデーションの精度を制限し、実際にはユーザーはシーケンシャルなレコメンデーションで異なるトレンドに従う。
したがって、ベースライン戦略は重要なシーケンシャルなインタラクションを無視したり、ユーザーのシーケンシャルな振る舞いに応じて冗長なインタラクションを持つモデルにノイズを加えることができる。
そこで本研究では,SARモデルを提案する。SARモデルはシーケンスパターンを学習するだけでなく,パーソナライズされた方法でユーザ同士のインタラクションのシーケンス長を調整する。
まず,ユーザの状態表現を一定の時間ステップで考慮し,rlエージェントが最適なシーケンス長をアクションとして計算しようとするアクタ-クリティックフレームワークを設計する。
さらに,コンピテンシーレコメンデーションの精度を批評家ネットワークの期待累積報酬と整合させると共に,アクターネットワークとのシーケンス長をパーソナライズした方法で適応させるように,共同損失関数を最適化する。
実世界の4つのデータセットに対する実験により,提案モデルがいくつかのベースラインアプローチよりも優れていることを示す。
最後に、実装をhttps://github.com/stefanosantaris/sarで公開しています。
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