論文の概要: Choosing the Best of Both Worlds: Diverse and Novel Recommendations through Multi-Objective Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15097v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 13:22:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-29 16:25:19.506591
• Title: Choosing the Best of Both Worlds: Diverse and Novel Recommendations through Multi-Objective Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 両世界のベストを選ぶ:多目的強化学習による多様性と新しい勧告
• Authors: Dusan Stamenkovic, Alexandros Karatzoglou, Ioannis Arapakis, Xin Xin, Kleomenis Katevas
• Abstract要約: 本稿では,Recommender Systems (RS) 設定のための拡張多目的強化学習(SMORL)を紹介する。 SMORLエージェントは、標準レコメンデーションモデルを拡張し、RLレイヤーを追加し、3つの主要な目的(正確性、多様性、新しいレコメンデーション)を同時に満たすように強制する。 実世界の2つのデータセットに対する実験結果から,集約的多様性の顕著な増加,精度の適度な向上,レコメンデーションの反復性の低下,および相補的目的としての多様性と新規性の強化の重要性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.45370492516531
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since the inception of Recommender Systems (RS), the accuracy of the recommendations in terms of relevance has been the golden criterion for evaluating the quality of RS algorithms. However, by focusing on item relevance, one pays a significant price in terms of other important metrics: users get stuck in a "filter bubble" and their array of options is significantly reduced, hence degrading the quality of the user experience and leading to churn. Recommendation, and in particular session-based/sequential recommendation, is a complex task with multiple - and often conflicting objectives - that existing state-of-the-art approaches fail to address. In this work, we take on the aforementioned challenge and introduce Scalarized Multi-Objective Reinforcement Learning (SMORL) for the RS setting, a novel Reinforcement Learning (RL) framework that can effectively address multi-objective recommendation tasks. The proposed SMORL agent augments standard recommendation models with additional RL layers that enforce it to simultaneously satisfy three principal objectives: accuracy, diversity, and novelty of recommendations. We integrate this framework with four state-of-the-art session-based recommendation models and compare it with a single-objective RL agent that only focuses on accuracy. Our experimental results on two real-world datasets reveal a substantial increase in aggregate diversity, a moderate increase in accuracy, reduced repetitiveness of recommendations, and demonstrate the importance of reinforcing diversity and novelty as complementary objectives.
• Abstract（参考訳）: Recommender Systems (RS) の登場以来、RSアルゴリズムの品質を評価する上では、関連性の観点からの推奨の正確さが黄金の基準となっている。 ユーザが"フィルタバブル"で立ち往生し、オプションの配列が大幅に削減されるため、ユーザエクスペリエンスの品質が低下し、混乱に陥ります。 勧告、特にセッションベース/シーケンスレコメンデーションは、既存の最先端アプローチが対処できない、複数の、そしてしばしば矛盾する目標を持つ複雑なタスクである。 本稿では,上記の課題を取り上げ,多目的レコメンデーションタスクを効果的に処理可能な新しい強化学習(rl)フレームワークであるrs設定のためのsmorl(sscalarized multi-objective reinforcement learning)を導入する。 提案されたSMORLエージェントは、推奨の正確性、多様性、新規性の3つの主要な目的を同時に満たすためにRL層を追加して標準レコメンデーションモデルを強化する。 このフレームワークを4つの最先端セッションベースレコメンデーションモデルと統合し、精度のみに焦点を当てた単目的RLエージェントと比較する。 実世界の2つのデータセットに対する実験結果から,集約的多様性の顕著な増加,精度の適度な向上,レコメンデーションの反復性の低下,および相補的目的としての多様性と新規性の強化の重要性が示された。

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