Ranking är ett grundläggande och brett studerat problem i scenarier som sökning, reklam och rekommendationer. Men gemensam optimering för multi-scenario ranking, som syftar till att förbättra den totala prestandan för flera rankingstrategier i olika scenarier, är ganska orörd. Att separat optimera varje enskild strategi har två begränsningar. Den första är brist på samarbete mellan scenarier vilket innebär att varje strategi maximerar sitt eget mål men ignorerar målen för andra strategier, vilket leder till en suboptimal övergripande prestanda. Den andra begränsningen är oförmågan att modellera korrelationen mellan scenarier vilket innebär att oberoende optimering i ett scenario endast använder sina egna användardata men ignorerar sammanhanget i andra scenarier. I detta dokument formulerar vi multi-scenario ranking som en fullt samarbetsvillig, delvis observerbar, multi-agent sekventiella beslutsproblem. Vi föreslår en ny modell som heter Multi-Agent Recurrent Deterministic Policy Gradient (MA-RDPG) som har en kommunikationskomponent för att skicka meddelanden, flera privata aktörer (agenter) för att göra åtgärder för rankning, och en centraliserad kritiker för att utvärdera den övergripande prestandan för de medverkande aktörerna. Varje scenario behandlas som en agent (actor). Agenter samarbetar med varandra genom att dela en global action-värde funktion (kritikern) och skicka meddelanden som kodar historisk information över scenarier. Modellen utvärderas med online-inställningar på en stor e-handelsplattform. Resultaten visar att den föreslagna modellen uppvisar betydande förbättringar jämfört med utgångsvärdena när det gäller den totala prestandan. • Informationssystem → Hämta modeller och rankning; • Teori av beräkning → Multi-agent förstärkning lärande;
Feng et al. (Feng m.fl.) REF optimerade rankningsstrategier i samarbete för rekommendationer med flera scenarier.
Learning to Collaborate: Multi-Scenario Ranking via Multi-Agent Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}