Rekommenderarsystem spelar en avgörande roll för att minska problemet med överbelastning av information genom att föreslå användares personliga artiklar eller tjänster. De allra flesta traditionella rekommendationssystem betraktar rekommendationsförfarandet som en statisk process och ger rekommendationer efter en fast strategi. I detta dokument föreslår vi ett nytt rekommendationssystem med möjlighet att kontinuerligt förbättra sina strategier under interaktionen med användarna. Vi modellerar de sekventiella interaktionerna mellan användare och ett recommender-system som en Markov Decision Process (MDP) och utnyttja förstärkning Learning (RL) för att automatiskt lära sig de optimala strategierna genom att rekommendera test-och-terror objekt och ta emot förstärkningar av dessa objekt från användarnas feedback. Användarnas feedback kan vara positiv och negativ och båda typerna av feedback har stor potential att öka rekommendationerna. Antalet negativa återkopplingar är dock mycket större än antalet positiva, vilket innebär att det är utmanande att integrera dem samtidigt eftersom positiva återkopplingar kan begravas av negativa. I detta dokument utvecklar vi ett nytt tillvägagångssätt för att införliva dem i den föreslagna ramen för djupt rekommenderade system (DEERS). De experimentella resultat som bygger på verkliga e-handelsdata visar hur effektivt det föreslagna ramverket är. Ytterligare experiment har genomförts för att förstå betydelsen av både positiv och negativ återkoppling i rekommendationer.
Zhao m.fl. föreslog en djupgående rekommendationsram (dvs. DEERS) som bidrog till att stärka lärandet för att beakta både användarnas positiva och negativa återkopplingar till rekommendation REF.
Recommendations with Negative Feedback via Pairwise Deep Reinforcement Learning
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}