Förstärkt lärande (RL) har nyligen införts för interaktiva rekommendationssystem (IRS) på grund av dess typ av lärande från dynamiska interaktioner och planering för långsiktiga prestanda. Eftersom IRS alltid är med tusentals objekt att rekommendera (dvs. tusentals åtgärder), de flesta befintliga RL-baserade metoder, dock misslyckas med att hantera en så stor diskret åtgärd utrymme problem och därmed bli ineffektiv. Det befintliga arbete som försöker ta itu med det stora diskreta actionrymdsproblemet genom att utnyttja den djupa deterministiska politiska lutningsramen lider av inkonsekvensen mellan den kontinuerliga aktionsrepresentationen (aktörnätverkets resultat) och den verkliga diskreta handlingen. För att undvika sådan inkonsekvens och uppnå hög effektivitet och rekommendationseffektivitet föreslår vi i detta dokument en ram för trädstrukturerad policy Gradient Rekommendation (TPGR), där ett balanserat hierarkiskt klusterträd byggs över objekten och plockar ett objekt formuleras som att söka en väg från roten till ett visst löv av trädet. Omfattande experiment på noggrant utformade miljöer baserade på två verkliga datauppsättningar visar att vår modell ger överlägsen rekommendationsprestanda och betydande effektivitetsförbättringar jämfört med toppmoderna metoder.
För att undvika inkonsekvensen hos DDPG och förbättra rekommendationsprestandan föreslås en trädstrukturerad policygradient i REF, som konstruerar ett balanserat hierarkiskt klusterträd över objekt och väljer ett objekt genom att söka en väg till ett specifikt blad av trädet.
Large-scale Interactive Recommendation with Tree-structured Policy Gradient
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}