青盏
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辅助读懂Reinforcement Learning for Slate-based Recommender Systems

基础知识准备

强化学习入门简单实例 DQN
强化学习入门 第一讲 MDP
随笔分类 - 0084. 强化学习

中文翻译

强化学习RL应用在youtube推荐系统 2019谷歌论文解读

强化学习应用k推荐的问题

slate在文中的意思大概就是一次性推荐k个item给用户。由于是k个item的组合，动作空间是非常大的。
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Choice Model

在本文的强化学习中使用到了choice model模型的技巧。简单来说choice model就是预估用户在推荐的动作A中选择某个item的概率。
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Slate-Q的分解

因为动作空间过大，文中对Slate-Q进行了分解。
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得到q的更新公式：
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Slate优化

前面提到了Slate-Q的分解，以及分解后的q的TD更新方式。那么如何根据这个q值来获得推荐的动作A呢？作者提出三种方式：标准方式、top-k、贪心。
标准方式：
目标函数定义为，注意作者的P是由模型预测出来的。
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top-k和贪心：
这两种启发式方法效果也不错。
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伪代码

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