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基于端到端深度强化学习的有监督嵌入推荐( End-to-End Deep Reinforcement Learning based Recommendation with Supervised Embedding )
F Liu H Guo X Li R Tang X He
随着交互式推荐系统的发展，基于强化学习(RL)的推荐方法的研究已经成为推荐界的一个研究热点。现有的RL推荐方法可以归纳为一个统一的框架，由三个组件组成，即嵌入组件(EC)、状态表示组件(SRC)和策略组件(PC)。我们发现EC不能很好地与其他两个组件同时训练。以前的研究通过预先训练和修复策略绕过了这个障碍，这使得他们的方法不像真正的端到端的方式。更重要的是，这种预训练和固定的嵌入式电子商务存在两个固有的缺点：（1）预训练和固定的嵌入式无法建模动态环境中用户偏好和项目相关性的演化；（2）预培训在工业应用中不方便。针对这一问题，本文提出了一种基于深度强化学习的端到端推荐框架(EDRR)。在该框架中，精心设计了一个监督学习信号来平滑EC的更新梯度，并介绍和比较了三种融合方法。据我们所知，我们是第一个在基于RL的建议中解决三个组件之间的培训兼容性的人。在三个真实数据集上进行了大量的实验，结果表明，所提出的EDRR有效地实现了基于策略和基于价值的RL模型的端到端训练目的，并提供了比现有方法更好的性能。
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