知识增强的高效可靠交互式推荐系统研究
这是一篇关于交互式推荐系统,深度强化学习,知识图谱,图对比学习的论文, 主要内容为推荐系统是解决社会媒体信息过载问题的重要手段。为了解决传统推荐系统无法优化用户长期体验的问题,研究者们提出了交互式推荐系统。交互式推荐系统允许用户在一次会话中与推荐系统进行连续交互,从而实时捕捉用户的偏好变化,进而为用户进行更好的推荐。研究者们尝试使用强化学习去优化交互式推荐系统的推荐策略。基于强化学习的交互式推荐系统面临着高效性问题和可靠性问题:高效性问题指强化推荐系统在实际应用中面临反馈稀疏、从零学习损害用户体验以及物品空间大等问题;可靠性问题指强化推荐系统在实际应用中面临着易受到噪声干扰等问题。针对上述问题,本工作将知识图谱引入基于强化学习的交互式推荐系统中,通过知识增强和图对比学习改进强化推荐模型,提高交互式推荐系统的高效性和可靠性。本文的研究内容和主要贡献如下:(1)为了解决基于强化学习的交互式推荐系统的高效性问题,本文提出一种改进的知识增强策略引导的交互式强化推荐模型KGP-DQN。该方法构建行为知识图谱表示模块,将用户历史行为和知识图谱结合,解决反馈稀疏问题;构建策略初始化模块,根据用户历史行为为强化推荐系统提供初始化策略,解决从零学习损害用户体验的问题;构建候选集筛选模块,根据行为知识图谱上的物品表示对整个物品空间进行动态聚类从而生成较小的候选集,进而解决动作空间大的问题。本方法在三个真实数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法可以快速有效地对强化推荐系统进行训练,并取得不错的推荐效果。(2)为了解决基于强化学习的交互式推荐系统的可靠性问题,本文在知识增强策略引导的交互式强化推荐模型的基础上提出一种改进的基于图对比学习的交互式强化推荐模型GCL-DQN。该方法构建噪声数据增强模块,根据现实世界中噪声的种类对交互知识图谱进行数据增强;构建鲁棒节点表示模块,利用数据增强后的交互图谱学习用户和物品鲁棒的节点表示;构建鲁棒多任务学习模块,将鲁棒节点表示模块作为辅助任务与作为主任务的强化推荐任务在不损害强化推荐任务性能的前提下进行结合。本方法在两个真实数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法可以在保证强化推荐的性能上提升模型对真实噪声的抵抗能力,即模型具有一定的可靠性。
知识增强的高效可靠交互式推荐系统研究
这是一篇关于交互式推荐系统,深度强化学习,知识图谱,图对比学习的论文, 主要内容为推荐系统是解决社会媒体信息过载问题的重要手段。为了解决传统推荐系统无法优化用户长期体验的问题,研究者们提出了交互式推荐系统。交互式推荐系统允许用户在一次会话中与推荐系统进行连续交互,从而实时捕捉用户的偏好变化,进而为用户进行更好的推荐。研究者们尝试使用强化学习去优化交互式推荐系统的推荐策略。基于强化学习的交互式推荐系统面临着高效性问题和可靠性问题:高效性问题指强化推荐系统在实际应用中面临反馈稀疏、从零学习损害用户体验以及物品空间大等问题;可靠性问题指强化推荐系统在实际应用中面临着易受到噪声干扰等问题。针对上述问题,本工作将知识图谱引入基于强化学习的交互式推荐系统中,通过知识增强和图对比学习改进强化推荐模型,提高交互式推荐系统的高效性和可靠性。本文的研究内容和主要贡献如下:(1)为了解决基于强化学习的交互式推荐系统的高效性问题,本文提出一种改进的知识增强策略引导的交互式强化推荐模型KGP-DQN。该方法构建行为知识图谱表示模块,将用户历史行为和知识图谱结合,解决反馈稀疏问题;构建策略初始化模块,根据用户历史行为为强化推荐系统提供初始化策略,解决从零学习损害用户体验的问题;构建候选集筛选模块,根据行为知识图谱上的物品表示对整个物品空间进行动态聚类从而生成较小的候选集,进而解决动作空间大的问题。本方法在三个真实数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法可以快速有效地对强化推荐系统进行训练,并取得不错的推荐效果。(2)为了解决基于强化学习的交互式推荐系统的可靠性问题,本文在知识增强策略引导的交互式强化推荐模型的基础上提出一种改进的基于图对比学习的交互式强化推荐模型GCL-DQN。该方法构建噪声数据增强模块,根据现实世界中噪声的种类对交互知识图谱进行数据增强;构建鲁棒节点表示模块,利用数据增强后的交互图谱学习用户和物品鲁棒的节点表示;构建鲁棒多任务学习模块,将鲁棒节点表示模块作为辅助任务与作为主任务的强化推荐任务在不损害强化推荐任务性能的前提下进行结合。本方法在两个真实数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法可以在保证强化推荐的性能上提升模型对真实噪声的抵抗能力,即模型具有一定的可靠性。
知识增强的高效可靠交互式推荐系统研究
这是一篇关于交互式推荐系统,深度强化学习,知识图谱,图对比学习的论文, 主要内容为推荐系统是解决社会媒体信息过载问题的重要手段。为了解决传统推荐系统无法优化用户长期体验的问题,研究者们提出了交互式推荐系统。交互式推荐系统允许用户在一次会话中与推荐系统进行连续交互,从而实时捕捉用户的偏好变化,进而为用户进行更好的推荐。研究者们尝试使用强化学习去优化交互式推荐系统的推荐策略。基于强化学习的交互式推荐系统面临着高效性问题和可靠性问题:高效性问题指强化推荐系统在实际应用中面临反馈稀疏、从零学习损害用户体验以及物品空间大等问题;可靠性问题指强化推荐系统在实际应用中面临着易受到噪声干扰等问题。针对上述问题,本工作将知识图谱引入基于强化学习的交互式推荐系统中,通过知识增强和图对比学习改进强化推荐模型,提高交互式推荐系统的高效性和可靠性。本文的研究内容和主要贡献如下:(1)为了解决基于强化学习的交互式推荐系统的高效性问题,本文提出一种改进的知识增强策略引导的交互式强化推荐模型KGP-DQN。该方法构建行为知识图谱表示模块,将用户历史行为和知识图谱结合,解决反馈稀疏问题;构建策略初始化模块,根据用户历史行为为强化推荐系统提供初始化策略,解决从零学习损害用户体验的问题;构建候选集筛选模块,根据行为知识图谱上的物品表示对整个物品空间进行动态聚类从而生成较小的候选集,进而解决动作空间大的问题。本方法在三个真实数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法可以快速有效地对强化推荐系统进行训练,并取得不错的推荐效果。(2)为了解决基于强化学习的交互式推荐系统的可靠性问题,本文在知识增强策略引导的交互式强化推荐模型的基础上提出一种改进的基于图对比学习的交互式强化推荐模型GCL-DQN。该方法构建噪声数据增强模块,根据现实世界中噪声的种类对交互知识图谱进行数据增强;构建鲁棒节点表示模块,利用数据增强后的交互图谱学习用户和物品鲁棒的节点表示;构建鲁棒多任务学习模块,将鲁棒节点表示模块作为辅助任务与作为主任务的强化推荐任务在不损害强化推荐任务性能的前提下进行结合。本方法在两个真实数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法可以在保证强化推荐的性能上提升模型对真实噪声的抵抗能力,即模型具有一定的可靠性。
知识增强的高效可靠交互式推荐系统研究
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知识增强的高效可靠交互式推荐系统研究
这是一篇关于交互式推荐系统,深度强化学习,知识图谱,图对比学习的论文, 主要内容为推荐系统是解决社会媒体信息过载问题的重要手段。为了解决传统推荐系统无法优化用户长期体验的问题,研究者们提出了交互式推荐系统。交互式推荐系统允许用户在一次会话中与推荐系统进行连续交互,从而实时捕捉用户的偏好变化,进而为用户进行更好的推荐。研究者们尝试使用强化学习去优化交互式推荐系统的推荐策略。基于强化学习的交互式推荐系统面临着高效性问题和可靠性问题:高效性问题指强化推荐系统在实际应用中面临反馈稀疏、从零学习损害用户体验以及物品空间大等问题;可靠性问题指强化推荐系统在实际应用中面临着易受到噪声干扰等问题。针对上述问题,本工作将知识图谱引入基于强化学习的交互式推荐系统中,通过知识增强和图对比学习改进强化推荐模型,提高交互式推荐系统的高效性和可靠性。本文的研究内容和主要贡献如下:(1)为了解决基于强化学习的交互式推荐系统的高效性问题,本文提出一种改进的知识增强策略引导的交互式强化推荐模型KGP-DQN。该方法构建行为知识图谱表示模块,将用户历史行为和知识图谱结合,解决反馈稀疏问题;构建策略初始化模块,根据用户历史行为为强化推荐系统提供初始化策略,解决从零学习损害用户体验的问题;构建候选集筛选模块,根据行为知识图谱上的物品表示对整个物品空间进行动态聚类从而生成较小的候选集,进而解决动作空间大的问题。本方法在三个真实数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法可以快速有效地对强化推荐系统进行训练,并取得不错的推荐效果。(2)为了解决基于强化学习的交互式推荐系统的可靠性问题,本文在知识增强策略引导的交互式强化推荐模型的基础上提出一种改进的基于图对比学习的交互式强化推荐模型GCL-DQN。该方法构建噪声数据增强模块,根据现实世界中噪声的种类对交互知识图谱进行数据增强;构建鲁棒节点表示模块,利用数据增强后的交互图谱学习用户和物品鲁棒的节点表示;构建鲁棒多任务学习模块,将鲁棒节点表示模块作为辅助任务与作为主任务的强化推荐任务在不损害强化推荐任务性能的前提下进行结合。本方法在两个真实数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法可以在保证强化推荐的性能上提升模型对真实噪声的抵抗能力,即模型具有一定的可靠性。
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