【摘 要】
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基于强化学习的推荐系统通过与用户不断交互,能够适应用户的偏好变化并能考虑到商品的潜在未来收益。但目前仍存在一些挑战,比如用户的交互数据存在多变、稀疏以及复杂的问题。用户和商品以及相关的附属信息能够构成一个异构信息网络,将异构信息网络融入到强化学习方法中能够捕捉用户和商品之间的拓扑结构以及潜在联系,缓解数据稀疏并考虑推荐商品的长期价值。受此启发,本文围绕如何在基于强化学习的推荐系统中有效利用辅助信息
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基于强化学习的推荐系统通过与用户不断交互,能够适应用户的偏好变化并能考虑到商品的潜在未来收益。但目前仍存在一些挑战,比如用户的交互数据存在多变、稀疏以及复杂的问题。用户和商品以及相关的附属信息能够构成一个异构信息网络,将异构信息网络融入到强化学习方法中能够捕捉用户和商品之间的拓扑结构以及潜在联系,缓解数据稀疏并考虑推荐商品的长期价值。受此启发,本文围绕如何在基于强化学习的推荐系统中有效利用辅助信息这一问题,开展以下三个工作:（1）提出基于知识引导的自适应序列强化学习模型,通过知识图谱的特征信息和用户-项目交互序列自适应地截取出不同长度的漂移序列,利用该序列能够提升推荐系统的探索能力,及时捕捉用户的偏好漂移。此外,借助知识图谱的特征信息设计了一个新的复合奖励函数,包括折扣序列奖励和知识图谱奖励,该复合奖励函数能够缓解奖励稀疏和收敛速度慢的问题。（2）提出基于深度强化学习的多层注意力社交推荐模型,通过深度强化学习方法和端到端的方式学习用户的动态偏好。采用子图构建用户和项目的结构化表示方法以此适应交互式推荐框架。当用户-项目二部图中用户交互数据匮乏时,利用异质信息网络中社交信任邻居之间的信息传递,间接分析出目标用户的个性化偏好。此外,状态表示模块设计了多层注意力机制,缓解子图内噪声节点的影响,提高状态的个性化表示。（3）提出一种社交多智能体强化学习模型。首先该模型通过构建两个智能体来增强推荐性能。其次,分别为不同智能体设计相应的状态表示模块,用于从社交网络和用户评分矩阵中学习状态表示。最后,为了高效利用社交网络中邻居节点,除一阶社交邻居特征外,还使用信任推理的方式聚合高级社交邻居特征,以缓解数据稀疏和冷启动的问题。
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