知识图谱增强的深度强化学习在交互式推荐系统中的应用

"本文探讨了如何利用知识增强策略来改进交互式强化推荐系统，强调了深度强化学习在解决推荐系统动态调整策略中的作用，并提出了知识图谱在缓解反馈稀疏问题上的价值。" 随着信息技术的发展，推荐系统已经成为解决信息过载问题的关键工具。传统的推荐系统常常基于单一的推荐步骤，这限制了它们对用户偏好的实时适应性。为改善这种情况，交互式推荐系统应运而生，它采用多步推荐的方式，通过用户反馈动态调整推荐策略，以提高推荐的准确性。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）因其对长期奖励的关注和在动态环境中的决策能力，成为了构建交互式推荐系统的有力工具。例如，model-based强化学习和基于DQN的方法已经在交互式推荐中取得了积极成果，使推荐系统能灵活调整策略，提高推荐的准确性和用户体验。 然而，深度强化学习在实际应用中面临挑战，如需要大量用户反馈数据进行训练，而这在数据稀疏的情况下难以实现。为解决这个问题，研究者开始探索知识图谱的应用。知识图谱通过连接具有共同属性的物品节点，允许用户对某一物品的反馈影响与其相关联的其他物品。如图1所示，如果用户喜欢《盗梦空间》，由于导演诺兰与其他电影的关联，用户的喜好可以通过知识图谱扩展到诺兰的其他作品，缓解了反馈稀疏带来的困扰。 引入知识图谱后，推荐系统能够利用这些结构化信息来发现用户的潜在兴趣，即使用户的直接反馈有限。通过对知识图谱的深度探索，系统可以推荐与用户已表示喜好的物品相关联的其他物品，提高推荐的覆盖率和满意度。此外，知识图谱还能帮助识别用户隐藏的兴趣模式，进一步提升推荐的个性化程度。 尽管知识图谱带来了显著的好处，但在实际集成到推荐系统中仍需克服挑战，如知识图谱的构建、维护和更新，以及如何有效利用知识图谱信息来指导推荐策略等。未来的研究将继续探索如何更好地结合深度强化学习和知识图谱，以实现更高效、更个性化的交互式推荐系统，为用户提供更优质的体验。