論文の概要: Supervised Learning-enhanced Multi-Group Actor Critic for Live-stream Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10381v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 04:06:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-22 09:02:57.053508
• Title: Supervised Learning-enhanced Multi-Group Actor Critic for Live-stream Recommendation
• Title（参考訳）: ライブストリームレコメンデーションのための教師付きマルチグループアクタ批判
• Authors: Jingxin Liu, Xiang Gao, Yisha Li, Xin Li, Haiyang Lu, Ben Wang,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ユーザの長期的なエンゲージメントを捉えるためのレコメンデーションシステムに広く応用されている。 従来のRLアルゴリズムは、しばしばばらつきと不安定な問題に直面している。 SL-MGAC(Supervised Learning-enhanced Multi-Group Actor Critic Algorithm)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.545253604335823
• License:
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) has been widely applied in recommendation systems to capture users' long-term engagement, thereby improving dwelling time and enhancing user retention. In the context of a short video & live-stream mixed recommendation scenario, the live-stream recommendation system (RS) decides whether to inject at most one live-stream into the video feed for each user request. To maximize long-term user engagement, it is crucial to determine an optimal live-stream injection policy for accurate live-stream allocation. However, traditional RL algorithms often face divergence and instability problems, and these issues are even more pronounced in our scenario. To address these challenges, we propose a novel Supervised Learning-enhanced Multi-Group Actor Critic algorithm (SL-MGAC). Specifically, we introduce a supervised learning-enhanced actor-critic framework that incorporates variance reduction techniques, where multi-task reward learning helps restrict bootstrapping error accumulation during critic learning. Additionally, we design a multi-group state decomposition module for both actor and critic networks to reduce prediction variance and improve model stability. Empirically, we evaluate the SL-MGAC algorithm using offline policy evaluation (OPE) and online A/B testing. Experimental results demonstrate that the proposed method not only outperforms baseline methods but also exhibits enhanced stability in online recommendation scenarios.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 利用者の長期的エンゲージメントを捉え, 居住時間を短縮し, 利用者の保持率を高めるレコメンデーションシステムに広く応用されている。 短いビデオとライブストリーム混在レコメンデーションシナリオのコンテキストにおいて、ライブストリームレコメンデーションシステム(RS)は、ユーザ要求毎に、ビデオフィードに少なくとも1つのライブストリームを注入するかを判断する。 長期ユーザエンゲージメントを最大化するためには、正確なライブストリームアロケーションのための最適なライブストリームインジェクションポリシーを決定することが重要である。 しかし、従来のRLアルゴリズムは、しばしばばらつきや不安定な問題に直面しており、これらの問題は我々のシナリオではさらに顕著である。 これらの課題に対処するため, SL-MGAC (Supervised Learning-enhanced Multi-Group Actor Critic Algorithm) を提案する。 具体的には,多タスク報酬学習が批判学習時のブートストラップ誤りの蓄積を抑制するのに役立つ分散還元手法を取り入れた,教師付き学習強化アクタ批判フレームワークを提案する。 さらに,アクターネットワークと批評家ネットワークの両方を対象としたマルチグループ状態分解モジュールを設計し,予測のばらつきを低減し,モデルの安定性を向上させる。 実証的に,オフラインポリシー評価(OPE)とオンラインA/Bテストを用いたSL-MGACアルゴリズムの評価を行った。 実験の結果,提案手法はベースライン手法に勝るだけでなく,オンラインレコメンデーションシナリオの安定性も向上していることがわかった。

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