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[3k以上] 3000,推荐系统可以做嘛?

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合作共赢 发表于 2020-3-24 20:21:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
3000,推荐系统可以做嘛?
背景和目的:
传统的推荐模型,大都是基于Top-K推荐的,也就是说,我们首先会对每个物品的CTR等进行预估,然后进行排序,将排序结果的前K个推荐给用户,这么做相对简单,但是忽略了推荐物品之间的内在联系。在许多推荐场景中,我们都需要一次性推荐一屏的物品给用户,如淘宝的首页推荐以及YouTube的页面推广, 我们将这种场景称之为exact-K recommendation问题,这个问题的目标是优化提高这一屏物品被点击或者满足目标用户需求的概率。于此同时,为了保障推荐的体验,同一屏中的物品往往要满足一定的限制,比如推荐物品之间需要具有一定的多样性。
课题拟解决的问题:
1.将满足客户需求的K个项目整合到一张卡片上。 2.最大程度地提高目标用户点击或满意整张卡片的机会。
课题需要的软硬件环境/工具:
软件环境:window平台下tensorflow==1.1.0  ,python == 3.7
硬件环境:计算机
预期目标和成果:
通过搭建带有多头自注意力编码器和具有注意力机制的解码器的图注意力网络(GAttN),端到端地学习K个项目的联合分布,并通过从示例学习与从奖励学习两种训练方式优化目标,最终呈现的方式是通过exact-K 推荐求解得到最优的 K 个选项且通过一个完整的卡片表示,并且该卡片是满足用户需求的最优选择。
课题成果将主要完成的工作任务:
1.使用用带有多头自注意力编码器和具有注意力机制的解码器的图注意力网络(GAttN),端到端地学习K个项目的联合分布,并生成最佳卡片; 2.利用 “基于示范的强化学习”(RLfD)来训练GAttN模型; 3.完成推荐系统的交互界面。
来自,任宇。。
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