machine learning 기법 중 하나. For RS A Survey on Reinforcement Learning for Recommender Systems Related
Paper link https://arxiv.org/abs/1812.07127
YouTube 에 SARSA-TS 알고리즘을 실험 candidate - ranker 를 거치게 되는데, ranker 의 scoring 함수에서 사용하는 myopic(근시안적) engagement 측정값을 LTV estimate 로 변경함 candidate scoring 쪽은 그대로 유지
뉴스 추천을 위한 딥러닝 기반의 강화 학습 프레임워크를 제안한다.
Discussion Q-learning based offline 학습 방식이고, 모델도 무겁고.. negative feedback 을 사용했다고 하는데, 관련 연구 내용이 없음 강화학습 주제이지만, MAB 와 비교가 없음 - [ ] MAB 는 MDP 랑 무슨 관계지? Abstract we propose a...
machine learning 기법 중 하나.
추천 시스템에서 발생하는 loop 는 bias 를 일으킴 (1) collect data, (2) train model, (3) deploy model loop off-policy learning 에서 biased data 로 부터 unbiased learning 을 지향하는 방법에는 importance...
S-MDP 문제를 다룬 paper 이다. S-MDP 란 매 step 마다 item 들의 부분 집합을 선택하는 MDP 문제
RL methods work by maximizing the expected return of a policy. In reality it is often impractical to engineer dense reward functions for every task one wants an RL agent to solve.
해결하려는 문제: 강화학습에서의 효율적인 exploration
1. 추천 시스템 내 대부분의 데이터는 그래프 구조를 가진다. real world 에서 객체들은 서로 explicit 또는 implicit 하게 연결되어 있다. 그리고 그 객체는 사용자, 아이템, 속성등 이 될 수 있다. 2. 그래프 학습은 복잡한 관계를 학습할 수 있다. random walk 나 GNN 과 같은...