論文の概要: Local Policy Improvement for Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11431v2
• Date: Wed, 26 Apr 2023 22:49:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 16:56:32.562536
• Title: Local Policy Improvement for Recommender Systems
• Title（参考訳）: レコメンダシステムのための地域政策改善
• Authors: Dawen Liang, Nikos Vlassis
• Abstract要約: 我々は、以前デプロイされたポリシーから収集されたデータをもとに、新しいポリシーをトレーニングする方法を示す。 我々は,地方政策改善の代替策として,非政治的是正を伴わないアプローチを提案する。 この局所的な政策改善パラダイムはレコメンデーションシステムに理想的であり、以前の方針は一般的に適切な品質であり、ポリシーは頻繁に更新される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.617221361305901
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems predict what items a user will interact with next, based on their past interactions. The problem is often approached through supervised learning, but recent advancements have shifted towards policy optimization of rewards (e.g., user engagement). One challenge with the latter is policy mismatch: we are only able to train a new policy given data collected from a previously-deployed policy. The conventional way to address this problem is through importance sampling correction, but this comes with practical limitations. We suggest an alternative approach of local policy improvement without off-policy correction. Our method computes and optimizes a lower bound of expected reward of the target policy, which is easy to estimate from data and does not involve density ratios (such as those appearing in importance sampling correction). This local policy improvement paradigm is ideal for recommender systems, as previous policies are typically of decent quality and policies are updated frequently. We provide empirical evidence and practical recipes for applying our technique in a sequential recommendation setting.
• Abstract（参考訳）: 推薦システムは、過去のインタラクションに基づいて、ユーザが次に対話するアイテムを予測する。 問題はしばしば教師付き学習によって解決されるが、近年の進歩は報酬(例えばユーザエンゲージメント)の政策最適化へと移行している。 後者の課題のひとつは、以前デプロイされたポリシーから収集されたデータによってのみ、新しいポリシーをトレーニングできることです。 この問題に対処する従来の方法は、重要サンプリング補正によるものであるが、実用的な制限が伴っている。 地方政策改善の代替策として、非政治的修正を伴わないアプローチを提案する。 提案手法は,データから推定し易く,密度比(重要サンプリング補正に現れるものなど)を含まない,目標ポリシの期待値の低い領域を計算し,最適化する。 この局所的な政策改善パラダイムはレコメンデーションシステムに理想的であり、以前の方針は一般的に適切な品質であり、ポリシーは頻繁に更新される。 本手法を逐次レコメンデーション環境で適用するための実証的証拠と実践的レシピを提供する。

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