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RecSim : une plate-forme de simulation de systèmes de recommandation configurable

RecSim est une plate-forme configurable pour la création d'environnements de simulation pour les systèmes de recommandation (RS) qui prend naturellement en charge l'interaction séquentielle avec les utilisateurs. RecSim permet la création de nouveaux environnements qui reflètent des aspects particuliers du comportement de l'utilisateur et de la structure des éléments à un niveau d'abstraction bien adapté pour repousser les limites des techniques actuelles d'apprentissage par renforcement (RL) et RS dans les problèmes de recommandation interactive séquentielle. Les environnements peuvent être facilement configurés pour faire varier les hypothèses concernant : les préférences de l'utilisateur et la familiarité avec les éléments ; état latent de l'utilisateur et sa dynamique ; et les modèles de choix et autres comportements de réponse des utilisateurs. Nous décrivons comment RecSim offre de la valeur aux chercheurs et praticiens RL et RS, et comment il peut servir de véhicule de collaboration universitaire-industrielle. Pour une description détaillée de l'architecture RecSim, veuillez lire Ie et al. Veuillez citer l'article si vous utilisez le code de ce référentiel dans votre travail.

Bibtex

 @article{ie2019recsim,
    title={RecSim: A Configurable Simulation Platform for Recommender Systems},
    author={Eugene Ie and Chih-wei Hsu and Martin Mladenov and Vihan Jain and Sanmit Narvekar and Jing Wang and Rui Wu and Craig Boutilier},
    year={2019},
    eprint={1909.04847},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

Clause de non-responsabilité

Il ne s'agit pas d'un produit Google officiellement pris en charge.

Quoi de neuf

13/12/2019 : Ajout de classes (abstraites) pour les environnements multi-utilisateurs et les agents. Ajout d'algorithmes de bandit pour les modèles linéaires généralisés.

Installation et exemple d'utilisation

Il est recommandé d'installer RecSim en utilisant (https://pypi.org/project/recsim/) :

pip install recsim

Cependant, la dernière version de Dopamine n'est pas dans PyPI en décembre 2019. Nous souhaitons installer la dernière version du référentiel de Dopamine comme suit avant d'installer RecSim. Notez que Dopamine nécessite Tensorflow 1.15.0 qui est la version finale 1.x incluant la prise en charge GPU pour Ubuntu et Windows.

 pip install git+https://github.com/google/dopamine.git

Voici quelques exemples de commandes que vous pouvez utiliser pour tester l'installation :

 git clone https://github.com/google-research/recsim
cd recsim/recsim
python main.py --logtostderr 
  --base_dir="/tmp/recsim/interest_exploration_full_slate_q" 
  --agent_name=full_slate_q 
  --environment_name=interest_exploration 
  --episode_log_file='episode_logs.tfrecord' 
  --gin_bindings=simulator.runner_lib.Runner.max_steps_per_episode=100 
  --gin_bindings=simulator.runner_lib.TrainRunner.num_iterations=10 
  --gin_bindings=simulator.runner_lib.TrainRunner.max_training_steps=100 
  --gin_bindings=simulator.runner_lib.EvalRunner.max_eval_episodes=5

Vous pouvez ensuite démarrer un tensorboard et afficher le résultat

 tensorboard --logdir=/tmp/recsim/interest_exploration_full_slate_q/ --port=2222

Vous pouvez également trouver les journaux simulés dans /tmp/recsim/episode_logs.tfrecord

Tutoriels

Pour commencer, veuillez consulter nos didacticiels Colab. Dans RecSim : Présentation , nous donnons un bref aperçu de RecSim. Nous parlons ensuite de chaque composant configurable : environnement et agent de recommandation .