Rekommenderar system kan minska problemet med informationsöverbelastning genom att föreslå användares personliga objekt. I verkliga rekommendationer som e-handel, är en typisk interaktion mellan systemet och dess användare - användare rekommenderas en sida av objekt och ge feedback; och sedan systemet rekommenderar en ny sida av objekt. För att effektivt fånga sådan interaktion för rekommendationer, måste vi lösa två viktiga problem -(1) hur man uppdaterar rekommendationer strategi enligt användarens realtid feedback, och 2) hur man skapar en sida av objekt med korrekt display, vilket innebär enorma utmaningar för traditionella rekommendationssystem. I detta dokument studerar vi problemet med sidvisa rekommendationer som syftar till att ta itu med ovan nämnda två utmaningar samtidigt. I synnerhet föreslår vi en principiell strategi för att gemensamt generera en uppsättning kompletterande objekt och motsvarande strategi för att visa dem på en 2-D-sida; och föreslå en ny sida-wise rekommendation ram baserad på djup förstärkning lärande, DeepPage, som kan optimera en sida av objekt med korrekt visning baserat på realtid återkoppling från användare. De experimentella resultat som bygger på en verklig datauppsättning för e-handel visar hur effektiv den föreslagna ramen är.
En sida-wise RS föreslås att samtidigt: Parameter känslighetsanalys rekommenderar en uppsättning objekt och visa dem i en 2-dimensionell sida REF.
Deep reinforcement learning for page-wise recommendations
{'venue': "RecSys '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}