recsim

RecSim: Platform Simulasi Sistem Rekomendasi yang Dapat Dikonfigurasi

RecSim adalah platform yang dapat dikonfigurasi untuk membuat lingkungan simulasi untuk sistem pemberi rekomendasi (RS) yang secara alami mendukung interaksi berurutan dengan pengguna. RecSim memungkinkan pembuatan lingkungan baru yang mencerminkan aspek tertentu dari perilaku pengguna dan struktur item pada tingkat abstraksi yang sesuai untuk mendorong batas pembelajaran penguatan (RL) saat ini dan teknik RS dalam masalah rekomendasi interaktif berurutan. Lingkungan dapat dengan mudah dikonfigurasikan dengan berbagai asumsi tentang: preferensi pengguna dan keakraban item; keadaan laten pengguna dan dinamikanya; dan model pilihan serta perilaku respons pengguna lainnya. Kami menguraikan bagaimana RecSim menawarkan nilai kepada peneliti dan praktisi RL dan RS, dan bagaimana RecSim dapat berfungsi sebagai wahana kolaborasi akademis-industri. Untuk penjelasan rinci tentang arsitektur RecSim silakan baca Ie dkk. Silakan kutip makalahnya jika Anda menggunakan kode dari repositori ini dalam pekerjaan Anda.

Bibteks

 @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}
}

Penafian

Ini bukan produk Google yang didukung secara resmi.

Apa yang baru

• 13/12/2019: Menambahkan kelas (abstrak) untuk lingkungan dan agen multi-pengguna. Menambahkan algoritma bandit untuk model linier umum.

Instalasi dan Contoh Penggunaan

Disarankan untuk menginstal RecSim menggunakan (https://pypi.org/project/recsim/):

pip install recsim

Namun Dopamine versi terbaru belum ada di PyPI per Desember 2019. Kami ingin menginstal versi terbaru dari repositori Dopamine seperti berikut sebelum kami menginstal RecSim. Perhatikan bahwa Dopamin memerlukan Tensorflow 1.15.0 yang merupakan rilis 1.x terakhir termasuk dukungan GPU untuk Ubuntu dan Windows.

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

Berikut adalah beberapa contoh perintah yang dapat Anda gunakan untuk menguji instalasi:

 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

Anda kemudian dapat memulai papan tensor dan melihat hasilnya

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

Anda juga dapat menemukan log simulasi di /tmp/recsim/episode_logs.tfrecord

Tutorial

Untuk memulai, silakan lihat tutorial Colab kami. Di RecSim: Ikhtisar , kami memberikan gambaran singkat tentang RecSim. Kami kemudian berbicara tentang setiap komponen yang dapat dikonfigurasi: lingkungan dan agen pemberi rekomendasi .

Dokumentasi

Silakan merujuk ke kertas putih untuk desain tingkat tinggi.