論文の概要: EasyRL4Rec: A User-Friendly Code Library for Reinforcement Learning Based Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15164v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 07:54:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 15:20:27.458487
• Title: EasyRL4Rec: A User-Friendly Code Library for Reinforcement Learning Based Recommender Systems
• Title（参考訳）: EasyRL4Rec: 強化学習に基づくレコメンダシステムのためのユーザフレンドリーなコードライブラリ
• Authors: Yuanqing Yu, Chongming Gao, Jiawei Chen, Heng Tang, Yuefeng Sun, Qian Chen, Weizhi Ma, Min Zhang
• Abstract要約: Reinforcement Learning-Based Recommender Systems(RS)は、長期のユーザエンゲージメントを改善する能力において、ますます認識されている。 EasyRL4Recは、RLベースのRS用にカスタマイズされた、ユーザフレンドリーで効率的なライブラリである。 EasyRL4Recは5つの広く使用されているパブリックデータセット上に構築された軽量で多様なRL環境を備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.006098059760305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL)-Based Recommender Systems (RSs) are increasingly recognized for their ability to improve long-term user engagement. Yet, the field grapples with challenges such as the absence of accessible frameworks, inconsistent evaluation standards, and the complexity of replicating prior work. Addressing these obstacles, we present EasyRL4Rec, a user-friendly and efficient library tailored for RL-based RSs. EasyRL4Rec features lightweight, diverse RL environments built on five widely-used public datasets, and is equipped with comprehensive core modules that offer rich options to ease the development of models. It establishes consistent evaluation criteria with a focus on long-term impacts and introduces customized solutions for state modeling and action representation tailored to recommender systems. Additionally, we share valuable insights gained from extensive experiments with current methods. EasyRL4Rec aims to facilitate the model development and experimental process in the domain of RL-based RSs. The library is openly accessible at https://github.com/chongminggao/EasyRL4Rec.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(rl)ベースのレコメンダシステム(rss)は、長期ユーザエンゲージメントを改善する能力として認識されるようになっている。 しかしこの分野は、アクセシブルフレームワークの欠如、一貫性のない評価基準、事前の作業の複製の複雑さといった課題に悩まされている。 これらの障害に対処するため,ユーザフレンドリで効率的なライブラリであるEasyRL4Recを提案する。 EasyRL4Recは5つの広く使用されているパブリックデータセット上に構築された軽量で多様なRL環境を備え、モデルの開発を容易にするための豊富なオプションを提供する包括的なコアモジュールを備えている。 長期的影響に焦点を当てた一貫した評価基準を確立し、レコメンデーションシステムに適した状態モデリングとアクション表現のためのカスタマイズされたソリューションを導入する。 さらに、現在の手法による広範な実験から得られた貴重な洞察を共有します。 EasyRL4Recは、RLベースのRSのドメインにおけるモデル開発と実験プロセスを容易にすることを目的としている。 ライブラリはhttps://github.com/chongminggao/EasyRL4Recで公開されている。

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