京东 - 负反馈的pairwise方式强化学习 - Recommendations with Negative Feedback viaPairwise Deep Reinforcement Lea

本文主要是介绍京东 - 负反馈的pairwise方式强化学习 - Recommendations with Negative Feedback viaPairwise Deep Reinforcement Lea，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

论文名称：Recommendations with Negative Feedback via Pairwise Deep Reinforcement Learning

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.06501.pdf

其他讲解论文的文章：推荐系统遇上深度学习(三十五)--强化学习在京东推荐中的探索(二) - 程序员大本营

基于强化学习的推荐系统有两个优点。
1：首先，在和用户交互期间，他们不断更新他们的试错策略，直到系统收敛到最优策略，生成最适合用户动态偏好的推荐
2：其次，系统中的模型是通过估计当前状态下延迟奖励的value和action来进行推荐
最优策略是通过最大化期望
来自用户的长期累积奖励。 因此，该系统可以识别即时奖励小但收益大的推荐策略

状态空间S：状态空间中的状态定义为用户在时间 t 之前的浏览历史，包括点击／购买过的和略过的，二者分开进行处理。同时，物品是按照先后顺序进行排序的。
动作空间A：这里，我们假设一次只给用户推荐一个物品，那么推荐的物品即动作。at是时间 t 给用户推荐的item
即时奖励R：在状态 st 给用户推荐一个item at 后，用户可以选择忽略、点击甚至购买该物品，根据用户的行为将给出不同的奖励。
状态转移概率P：状态的转移主要根据推荐的物品和用户的反馈来决定的。p(st+1 |st, at )表示在状态st情况下 系统给推荐at这个item，然后状态变成 st+1的概率。我们假定 MDP p(st+1 |st, at, ...,s1, a1) = p(st+1 |st, at )，也就是当前概率和之前发生的动作无关
折扣因子r：对未来收益打一定的折扣，取值[0,1]。取0时，只考虑即时收益，取1时，未来收益全部考虑

整个系统的目标是：给定(S A R P r)，目标是找到一个推荐策略 π : S → A，可以最大化推荐系统的累积奖励

本文流程，先设计一个只考虑“正反馈”的强化学习框架，再设计一个同时考虑“正负反馈”的框架，然后怎么用离线用户行为数据训练模型。然后怎么用这个框架来进行推荐

一、先看下只考虑“”正反馈的学习框架里面的内容
1：讲解下在视频场景下，标准DQN的Bellman公式（额外话题）
标准DQN:
Q(S,A)=R+alpha*max(Q(S’, A’)) 非终止状态

alpha是用来控制关注未来收益的程度，如果为0的话，就说明只在乎即时收益（在下面这个视频场景中，即时收益指的是24小时内的收益）

Q(S,A)是状态-动作函数，S是当前状态，A是选择的action, R是收益；S’是下一个状态
对应到我们的场景中：
S 视频当前状态(使用作者+视频+时间统计特征来表征)
A 视频boost x次或不进行boost
S’视频24小时后的状态
A’视频24小时后的动作(预估)
R 视频boost后24小时内的新增vv
Q(S, A)是视频采取A动作后能够获得的总vv数（在S状态下，进行A动作）
Q(S’, A’)是24小时后状态已经变成了S'，这时候采取动作A’之后，未来24小时能够获得的总vv数

2：在京东这个场景下

状态空间s：状态空间中的状态定义为用户之前的浏览历史，包括点击／购买过的和略过的。同时，物品是按照先后顺序进行排序的。
动作空间a：这里，我们假设一次只给用户推荐一个物品，那么推荐的物品即动作。
即时奖励r：在给用户推荐一个物品后，用户可以选择忽略、点击甚至购买该物品，根据用户的行为将给出不同的奖励。
状态转移概率P：状态的转移主要根据推荐的物品和用户的反馈来决定的。
折扣因子r：对未来收益打一定的折扣。 

每次迭代训练时候的目标

其中的参数θ，用下面的loss公式来进行求解

当梯度优化上面方程（也就是求导的意思）时， 前一次的参数θp是固定的不变

在实践中，通过随机梯度下降来优化而不是计算所有梯度的平均期望。 图 3 说明了基本 DQN 模型的架构。

3.2 提议的 DEERS 框架

如前所述，用户跳过的项目也可以指示用户的偏好，即用户可能不喜欢什么。这种反馈也很重要

 3.2.1 The Architecture of DEERS Framework

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