树形策略梯度在大规模交互式推荐中的应用

"这篇文档是2020届本科毕业设计(论文)的一部分，主要对《Large-Scale Interactive Recommendation with Tree-Structured Policy Gradient》一文进行了翻译，涉及到的领域是推荐系统和个性化技术。该论文由Haokun Chen等人撰写，来自上海交通大学等机构。论文提出了一种名为树状结构策略梯度推荐（TPGR）的框架，以解决大规模交互式推荐系统中的效率和推荐效果问题。" 《Large-Scale Interactive Recommendation with Tree-Structured Policy Gradient》的翻译中提到，强化学习（RL）近年来被引入交互式推荐系统（IRS），因为RL能够从用户的动态交互中学习并优化长期性能。然而，当前基于RL的方法在处理大规模离散动作空间时效率低下，这在推荐数千个项目的场景中尤为突出。为了解决这个问题，论文提出了一种创新方法，即树状结构的策略梯度推荐（TPGR）框架。 在TPGR中，研究者们在项目上构建了一个平衡的层次聚类树，推荐过程被转化为从树根到某个叶子节点的路径选择。这种方式避免了深度确定性策略梯度框架中的连续动作表示与实际离散动作之间的不匹配，从而提高了效率和推荐效果。通过在两个真实世界数据集上的实验，TPGR模型显示出与现有最新方法相比，具有更优的推荐性能和显著的效率提升。 交互式推荐系统与传统的静态推荐设置不同，它能连续推荐商品并获取用户反馈，使得推荐策略能在互动中不断优化。尽管有研究尝试用多臂强盗问题（MAB）模型来处理推荐，但它们通常假设用户偏好不变，且未明确考虑长期策略规划。而RL则提供了这样的能力，能够在动态环境中学习并适应变化。 论文的贡献在于提出了一种适用于大规模推荐场景的有效策略，通过树状结构减少了动作空间的复杂性，同时保持了推荐的精准性。这种方法对于处理高维度、大规模的推荐问题有着重要的实践意义，为个性化服务的发展提供了新的思路。