論文の概要: Causal Decision Transformer for Recommender Systems via Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07920v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 00:05:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 16:42:02.318655
• Title: Causal Decision Transformer for Recommender Systems via Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習による推薦システムの因果決定変換器
• Authors: Siyu Wang and Xiaocong Chen and Dietmar Jannach and Lina Yao
• Abstract要約: 我々は、リコメンデータシステムのための因果決定変換器(CDT4Rec)という新しいモデルを提案する。 CDT4Recはオフラインの強化学習システムで、オンラインインタラクションではなくデータセットから学習することができる。 本モデルの有効性と優位性を示すため、6つの実世界のオフラインデータセットと1つのオンラインシミュレータの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.880931022700885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning-based recommender systems have recently gained popularity. However, the design of the reward function, on which the agent relies to optimize its recommendation policy, is often not straightforward. Exploring the causality underlying users' behavior can take the place of the reward function in guiding the agent to capture the dynamic interests of users. Moreover, due to the typical limitations of simulation environments (e.g., data inefficiency), most of the work cannot be broadly applied in large-scale situations. Although some works attempt to convert the offline dataset into a simulator, data inefficiency makes the learning process even slower. Because of the nature of reinforcement learning (i.e., learning by interaction), it cannot collect enough data to train during a single interaction. Furthermore, traditional reinforcement learning algorithms do not have a solid capability like supervised learning methods to learn from offline datasets directly. In this paper, we propose a new model named the causal decision transformer for recommender systems (CDT4Rec). CDT4Rec is an offline reinforcement learning system that can learn from a dataset rather than from online interaction. Moreover, CDT4Rec employs the transformer architecture, which is capable of processing large offline datasets and capturing both short-term and long-term dependencies within the data to estimate the causal relationship between action, state, and reward. To demonstrate the feasibility and superiority of our model, we have conducted experiments on six real-world offline datasets and one online simulator.
• Abstract（参考訳）: 強化学習に基づくレコメンデーションシステムは近年人気を集めている。 しかし、エージェントが推奨ポリシーの最適化に頼っている報酬関数の設計は簡単ではないことが多い。 ユーザの行動に根ざした因果関係を探索することは,エージェントにユーザのダイナミックな関心を捉えるための報酬関数の代わりとなる。 さらに、シミュレーション環境(例えば、データ非効率性)の典型的な制限のため、ほとんどの作業は大規模な状況では広く適用できない。 オフラインデータセットをシミュレータに変換しようとする作業もあるが、データ非効率により学習プロセスはさらに遅くなる。 強化学習(すなわちインタラクションによる学習)の性質上、単一のインタラクションでトレーニングするのに十分なデータを収集することはできない。 さらに、従来の強化学習アルゴリズムは、オフラインデータセットから直接学習する教師付き学習手法のような強固な能力を持っていない。 本稿では,リコメンデータシステムのための因果決定変換器(CDT4Rec)という新しいモデルを提案する。 CDT4Recはオフラインの強化学習システムで、オンラインインタラクションではなくデータセットから学習することができる。 さらにcdt4recは、大規模なオフラインデータセットを処理し、データ内の短期的および長期的依存関係をキャプチャして、アクション、状態、報酬の因果関係を推定するtransformerアーキテクチャを採用している。 本モデルの有効性と優位性を示すため、6つの実世界のオフラインデータセットと1つのオンラインシミュレータの実験を行った。

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