論文の概要: On Causally Disentangled State Representation Learning for Reinforcement Learning based Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13091v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 01:41:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-19 19:03:47.716830
- Title: On Causally Disentangled State Representation Learning for Reinforcement Learning based Recommender Systems
- Title（参考訳）: 強化学習に基づくレコメンダシステムのための因果解離状態表現学習について
- Authors: Siyu Wang, Xiaocong Chen, Lina Yao,
- Abstract要約: Reinforcement Learning-based Recommender Systems (RLRS)では、ユーザインタラクションの複雑さとダイナミズムは高次元でノイズの多い状態空間をもたらすことが多い。
状態を分解し、textbfCausal-textbfIntextbfDispensable textbfState Representationsを抽出するための革新的な因果的アプローチを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.750449033873036
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In Reinforcement Learning-based Recommender Systems (RLRS), the complexity and dynamism of user interactions often result in high-dimensional and noisy state spaces, making it challenging to discern which aspects of the state are truly influential in driving the decision-making process. This issue is exacerbated by the evolving nature of user preferences and behaviors, requiring the recommender system to adaptively focus on the most relevant information for decision-making while preserving generaliability. To tackle this problem, we introduce an innovative causal approach for decomposing the state and extracting \textbf{C}ausal-\textbf{I}n\textbf{D}ispensable \textbf{S}tate Representations (CIDS) in RLRS. Our method concentrates on identifying the \textbf{D}irectly \textbf{A}ction-\textbf{I}nfluenced \textbf{S}tate Variables (DAIS) and \textbf{A}ction-\textbf{I}nfluence \textbf{A}ncestors (AIA), which are essential for making effective recommendations. By leveraging conditional mutual information, we develop a framework that not only discerns the causal relationships within the generative process but also isolates critical state variables from the typically dense and high-dimensional state representations. We provide theoretical evidence for the identifiability of these variables. Then, by making use of the identified causal relationship, we construct causal-indispensable state representations, enabling the training of policies over a more advantageous subset of the agent's state space. We demonstrate the efficacy of our approach through extensive experiments, showcasing our method outperforms state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning-based Recommender Systems (RLRS) では、ユーザインタラクションの複雑さとダイナミズムは高次元でノイズの多い状態空間をもたらすことが多く、意思決定プロセスの推進に真の影響を及ぼす状態のどの側面を区別することが困難である。
この問題は、ユーザの嗜好や行動の進化によって悪化し、一般性を維持しつつ、意思決定に最も関連性の高い情報に適応的に焦点を合わせる必要がある。
この問題に対処するために、RLRSにおける状態の分解と \textbf{C}ausal-\textbf{I}n\textbf{D}ispensable \textbf{S}tate Representations (CIDS) 抽出のための革新的な因果的アプローチを導入する。
本手法は, 効果的なレコメンデーションを行う上で必須となる, \textbf{D}irectly \textbf{A}ction-\textbf{I}nfluenced \textbf{S}tate Variables (DAIS) と \textbf{A}ction-\textbf{I}nfluence \textbf{A}ncestors (AIA) の同定に集中する。
条件付き相互情報を活用することにより、生成過程内の因果関係を識別するだけでなく、一般に密度の高い高次元状態表現から臨界状態変数を分離する枠組みを開発する。
これらの変数の識別可能性に関する理論的証拠を提供する。
そして、同定された因果関係を利用して因果関係に欠かせない状態表現を構築し、エージェントの状態空間のより有利な部分集合に対するポリシーの訓練を可能にする。
提案手法の有効性を実証し,提案手法が最先端の手法より優れていることを示す。
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