【摘 要】
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由于互联网企业需要打造产品完整生态形成流量闭环,越来越多的平台横向发展自身业务如“视频+电商”、“音乐+社交”等多领域平台。但是一方面新领域的推荐系统面临重新训练与部署面临着样本少、耗时长等问题,另一方面新领域推荐模型需要持续学习与进化。因此需要建立一种快速运用已有成熟领域推荐模型进行新领域推荐并不断学习新领域任务与用户兴趣的推荐机制。针对上述问题,设计面向强化推荐的对抗迁移方法。利用迁移学习实现
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由于互联网企业需要打造产品完整生态形成流量闭环,越来越多的平台横向发展自身业务如“视频+电商”、“音乐+社交”等多领域平台。但是一方面新领域的推荐系统面临重新训练与部署面临着样本少、耗时长等问题,另一方面新领域推荐模型需要持续学习与进化。因此需要建立一种快速运用已有成熟领域推荐模型进行新领域推荐并不断学习新领域任务与用户兴趣的推荐机制。针对上述问题,设计面向强化推荐的对抗迁移方法。利用迁移学习实现成熟模型的跨领域初始化,利用强化学习实现模型的不断进化。迁移学习设计了编码器、解码器、判别器组成的网络结构,在限制特征转换程度的情况下尽可能找到共享特征空间。由此尽可能的保留了源域知识并充分发掘源域与目标域的共同特性。针对迁移学习中部分源域知识对目标域模型没有帮助的负迁移问题,引入判别门控机制从而控制迁移比例。设计并实现了迁移与强化结合的的整体框架,通过迁移学习提供聚类映射以指导强化学习模型初始化,随后由强化学习在目标领域跟随用户兴趣不断提升推荐质量。根据框架需要确定了向量化、聚类方法,设计了强化学习动作、奖励以及状态三大要素的具体内容。基于上述模型设计并实现了一个面向多领域推荐系统。系统可以对用户提供视频与电商跨领域的资讯服务以及相关内容的推荐,同时对研究人员提供算法可视化展示。利用爬取到的Youtube和Amazon数据集对算法进行测试,在性能指标上对比主流的域混淆算法能够有更高的推荐精度,Hit Rate上提升约5.6%,NDCG上提升约9.4%,F1上提升约1.06%。在算法效率上比不引入迁移学习能够提升16.2%。
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