recsim

RecSim: uma plataforma configurável de simulação de sistemas de recomendação

RecSim é uma plataforma configurável para criação de ambientes de simulação para sistemas de recomendação (RSs) que suporta naturalmente interação sequencial com usuários. RecSim permite a criação de novos ambientes que refletem aspectos particulares do comportamento do usuário e da estrutura do item em um nível de abstração adequado para ultrapassar os limites das atuais técnicas de aprendizagem por reforço (RL) e RS em problemas de recomendação interativos sequenciais. Podem ser facilmente configurados ambientes que variam as suposições sobre: ​​preferências do usuário e familiaridade com os itens; estado latente do usuário e sua dinâmica; e modelos de escolha e outros comportamentos de resposta do usuário. Descrevemos como o RecSim oferece valor aos pesquisadores e profissionais de RL e RS, e como pode servir como um veículo para a colaboração acadêmico-industrial. Para uma descrição detalhada da arquitetura RecSim, leia Ie et al. Por favor, cite o artigo se você usar o código deste repositório em seu trabalho.

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}
}

Isenção de responsabilidade

Este não é um produto do Google com suporte oficial.

O que há de novo

• 13/12/2019: Adicionadas classes (abstratas) para ambientes multiusuário e agentes. Adicionados algoritmos bandidos para modelos lineares generalizados.

Instalação e uso de amostra

Recomenda-se instalar o RecSim usando (https://pypi.org/project/recsim/):

pip install recsim

No entanto, a versão mais recente do Dopamine não estava no PyPI em dezembro de 2019. Queremos instalar a versão mais recente do repositório do Dopamine como a seguir, antes de instalarmos o RecSim. Observe que o Dopamine requer Tensorflow 1.15.0, que é a versão 1.x final, incluindo suporte de GPU para Ubuntu e Windows.

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

Aqui estão alguns exemplos de comandos que você pode usar para testar a instalação:

 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

Você poderia então iniciar um tensorboard e visualizar a saída

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

Você também pode encontrar os logs simulados em /tmp/recsim/episode_logs.tfrecord

Tutoriais

Para começar, confira nossos tutoriais do Colab. Em RecSim: Visão Geral , damos uma breve visão geral sobre RecSim. Falamos então sobre cada componente configurável: ambiente e agente recomendador .

Documentação

Consulte o white paper para obter o design de alto nível.