論文の概要: A Model-based Multi-Agent Personalized Short-Video Recommender System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01847v1
- Date: Fri, 3 May 2024 04:34:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 13:45:11.355380
- Title: A Model-based Multi-Agent Personalized Short-Video Recommender System
- Title（参考訳）: モデルに基づくマルチエージェントパーソナライズされたショートビデオレコメンダシステム
- Authors: Peilun Zhou, Xiaoxiao Xu, Lantao Hu, Han Li, Peng Jiang,
- Abstract要約: 本稿では,RLをベースとした産業用ショートビデオレコメンデータランキングフレームワークを提案する。
提案フレームワークでは,サンプル選択バイアスを軽減するために,モデルに基づく学習アプローチを採用している。
提案手法は,当社の大規模ショートビデオ共有プラットフォームに導入されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.03089585214444
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recommender selects and presents top-K items to the user at each online request, and a recommendation session consists of several sequential requests. Formulating a recommendation session as a Markov decision process and solving it by reinforcement learning (RL) framework has attracted increasing attention from both academic and industry communities. In this paper, we propose a RL-based industrial short-video recommender ranking framework, which models and maximizes user watch-time in an environment of user multi-aspect preferences by a collaborative multi-agent formulization. Moreover, our proposed framework adopts a model-based learning approach to alleviate the sample selection bias which is a crucial but intractable problem in industrial recommender system. Extensive offline evaluations and live experiments confirm the effectiveness of our proposed method over alternatives. Our proposed approach has been deployed in our real large-scale short-video sharing platform, successfully serving over hundreds of millions users.
- Abstract（参考訳）: Recommenderは、オンラインリクエスト毎にトップKアイテムを選択し、提示し、レコメンデーションセッションは、いくつかのシーケンシャルなリクエストで構成される。
マルコフ決定プロセスとしてレコメンデーションセッションを定式化し、強化学習(RL)フレームワークで解決することは、学術コミュニティと産業コミュニティの両方から注目を集めている。
本稿では,RLをベースとした産業用ショートビデオレコメンデータランキングフレームワークを提案する。
さらに,本提案フレームワークは,産業レコメンデータシステムにおいて重要ではあるが難解な問題であるサンプル選択バイアスを軽減するために,モデルに基づく学習アプローチを採用する。
大規模なオフライン評価とライブ実験により,提案手法の有効性が検証された。
提案手法は当社の大規模なショートビデオ共有プラットフォームに導入され,数億人以上のユーザを対象とした運用に成功しています。
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