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WSDM2020|基于强化学习的多轮对话推荐系统(EAR, 即将开源)

Estimation–Action–Reflection: Towards Deep Interaction

Between Conversational and Recommender Systems

Wenqiang Lei, Xiangnan He, Yisong Miao, Qingyun Wu, Richang Hong, Min-Yen Kan, Tat-Seng Chua

National University of Singapore, University of Science and Technology of China, University of Virginia, Hefei University of Technology

https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3336191.3371769

推荐系统结合对话技术能够动态捕捉用户偏好，同时可以克服这些静态模型的内在限制。比较成功的对话推荐系统(CRS)能够适当处理对话和推荐的交互作用。

这篇文章主要解决以下三个基本问题，关于商品属性的问题有哪些，何时推荐商品，如何对用户的线上反馈进行自适应。目前，解决这些问题缺少统一的框架。

下面是对话推荐示例

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这篇文章提出一种新的CRS框架，评估-行动-反射，简称EAR，来填补这种交互框架鸿沟。这种框架包含三个较好跟用户对话的阶段。

评估，构建预测模型来估计用户对商品和商品属性的偏好；行动，基于评估阶段和对话历史来学习对话策略进而决定是否询问属性或者推荐商品；反射，用户拒绝行动阶段的推荐时，更新推荐模型。

上述三者之间的依赖为

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不同的行动对各轮评估之后可推荐的商品数目关系影响示例如下

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作者们给出两种对话场景，二值问题和枚举问题，针对这两个场景，作者们在Yelp和LastFM两个数据集上进行了大量实验。

实验结果表明，针对STOA方法CRM，得到了显著提升，对话轮次更少，推荐击中率达到了更高层次。

这篇文章关注的第一个问题即为应该问什么属性

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第二个问题即为何时推荐商品

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第三个问题即为如何对用户的线上反馈进行自适应

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评估阶段的要点如下

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其中FM图示如下

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这篇文章的主要贡献有以下三点

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下面是这篇文章的一些符号约定

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行动具体选择有以下两种，推荐或者询问

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多轮对话推荐流程图示如下

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本文所提方法的整体流程解释如下

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推荐模型的表达形式如下

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目标函数及解释如下

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属性敏感的BPR目标函数如下

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属性偏好预测的细节如下

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商品预测和属性预测合并起来可以组成多任务学习

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行动阶段可以看作强化学习任务， 其中状态的定义如下

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上面四个不同的角度具体解释如下

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策略网络以及奖励函数形式如下

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反射过程的细节描述如下

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数据集分割及过滤规则如下

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下面是数据集统计

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参数设置如下

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参与对比的有以下几个方法

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几种方法的结果对比汇总如下

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下面是评价指标

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成功率对比图示如下

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下面是auc效果对比

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各个状态向量对模型效果的影响如下

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反射阶段的在线更新对模型效果的影响如下

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项目地址：

https://ear-conv-rec.github.io/

              我是分割线

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