論文の概要: Value Penalized Q-Learning for Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07923v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 08:08:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 12:33:25.854856
• Title: Value Penalized Q-Learning for Recommender Systems
• Title（参考訳）: Recommender システムのQ-Learning
• Authors: Chengqian Gao, Ke Xu, Peilin Zhao
• Abstract要約: RLエージェントに対する累積報酬の最大化がRSの目的を満たすため、レコメンデーターシステム(RS)への強化学習のスケーリングは有望である。 この目標の重要なアプローチはオフラインのRLで、ログされたデータからポリシーを学ぶことを目的としている。 本稿では,不確実性に基づくオフラインRLアルゴリズムであるValue Penalized Q-learning (VPQ)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.704083806571074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scaling reinforcement learning (RL) to recommender systems (RS) is promising since maximizing the expected cumulative rewards for RL agents meets the objective of RS, i.e., improving customers' long-term satisfaction. A key approach to this goal is offline RL, which aims to learn policies from logged data. However, the high-dimensional action space and the non-stationary dynamics in commercial RS intensify distributional shift issues, making it challenging to apply offline RL methods to RS. To alleviate the action distribution shift problem in extracting RL policy from static trajectories, we propose Value Penalized Q-learning (VPQ), an uncertainty-based offline RL algorithm. It penalizes the unstable Q-values in the regression target by uncertainty-aware weights, without the need to estimate the behavior policy, suitable for RS with a large number of items. We derive the penalty weights from the variances across an ensemble of Q-functions. To alleviate distributional shift issues at test time, we further introduce the critic framework to integrate the proposed method with classic RS models. Extensive experiments conducted on two real-world datasets show that the proposed method could serve as a gain plugin for existing RS models.
• Abstract（参考訳）: 推薦システム(RS)への強化学習(RL)のスケーリングは、RLエージェントの累積報酬の最大化がRSの目的、すなわち顧客の長期的な満足度の向上を目標としていることから、有望である。 この目標の重要なアプローチは、ログされたデータからポリシーを学ぶことを目的としたオフラインRLである。 しかし、高次元のアクション空間と商用rsにおける非定常ダイナミクスは分布シフト問題を強化し、rsにオフラインのrl法を適用することが困難になる。 静的軌跡からRLポリシーを抽出する際の行動分布シフト問題を緩和するために,不確実性に基づくオフラインRLアルゴリズムであるValue Penalized Q-learning (VPQ)を提案する。 不確かさを意識した重みによる回帰目標の不安定なQ値のペナルティを、多数のアイテムを持つRSに適した行動ポリシーを見積もる必要がない。 q-函数のアンサンブル上の分散からペナルティ重みを導出する。 テスト時の分散シフト問題を緩和するため,提案手法を古典RSモデルに統合するための批判的枠組みをさらに導入する。 2つの実世界のデータセットで広範な実験を行い、提案手法が既存のrsモデルのゲインプラグインとして機能することを示した。

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