ROLeR: Effective Reward Shaping in Offline Reinforcement Learning for Recommender Systems
作者: Yi Zhang, Ruihong Qiu, Jiajun Liu, Sen Wang
分类: cs.IR, cs.AI
发布日期: 2024-07-18 (更新: 2025-05-12)
备注: CIKM 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
ROLeR：离线强化学习中基于奖励塑造的推荐系统
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 离线强化学习 推荐系统 奖励塑造 不确定性估计 模型学习
📋 核心要点
- 现有基于模型的离线强化学习推荐系统受限于奖励模型精度和模型不确定性，源于离线数据与真实用户交互数据差异。
- ROLeR通过非参数奖励塑造方法优化奖励模型，并设计灵活的不确定性惩罚，更贴合推荐系统需求。
- 在四个基准数据集上的实验表明，ROLeR相较于现有基线方法，取得了state-of-the-art的性能。
📝 摘要（中文）
离线强化学习(RL)是一种有效的工具，可用于实际推荐系统，因为它能够对用户的动态兴趣及其交互性质进行建模。现有的大多数离线RL推荐系统都侧重于基于模型的RL，通过从离线数据中学习世界模型，并通过与该模型交互来构建推荐策略。尽管这些方法在推荐性能方面取得了进展，但基于模型的离线RL方法的有效性通常受到奖励模型估计的准确性和模型不确定性的限制，这主要是由于离线记录数据与用户与在线平台交互的真实世界数据之间存在极大差异。为了填补这一空白，基于模型的RL方法需要更准确的奖励模型和不确定性估计。在本文中，提出了一种新颖的基于模型的奖励塑造离线强化学习推荐系统ROLeR，用于推荐系统中的奖励和不确定性估计。具体来说，设计了一种非参数奖励塑造方法来改进奖励模型。此外，设计了一种灵活且更具代表性的不确定性惩罚，以适应推荐系统的需求。在四个基准数据集上进行的大量实验表明，与现有基线相比，ROLeR实现了最先进的性能。源代码可在https://github.com/ArronDZhang/ROLeR下载。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于模型的离线强化学习推荐系统，其性能受限于奖励模型估计的准确性和模型不确定性。这是因为离线数据（logged data）与真实用户在线交互数据存在巨大差异，导致学习到的世界模型不够准确，进而影响推荐策略的有效性。现有方法难以准确估计奖励，且对不确定性的建模不够灵活，无法充分适应推荐系统的特点。
核心思路：ROLeR的核心思路是通过奖励塑造（Reward Shaping）来改进奖励模型，并设计更具代表性的不确定性惩罚，从而提高离线强化学习在推荐系统中的性能。奖励塑造旨在利用先验知识或启发式方法来调整奖励函数，使其更易于学习和优化。同时，针对推荐系统的特点，设计更灵活的不确定性惩罚，以避免过度探索或利用不确定性高的状态。
技术框架：ROLeR是一个基于模型的离线强化学习框架，主要包含以下几个模块：1) 离线数据收集模块：收集用户历史交互数据，包括用户行为、物品信息等。2) 世界模型学习模块：利用离线数据学习世界模型，包括状态转移模型和奖励模型。3) 奖励塑造模块：利用非参数方法对奖励模型进行优化，提高奖励估计的准确性。4) 不确定性估计模块：估计模型的不确定性，并设计相应的不确定性惩罚。5) 策略优化模块：利用学习到的世界模型和奖励模型，通过强化学习算法优化推荐策略。
关键创新：ROLeR的关键创新在于：1) 提出了一种非参数奖励塑造方法，能够更有效地利用离线数据中的信息，提高奖励模型的准确性。2) 设计了一种灵活且更具代表性的不确定性惩罚，能够更好地适应推荐系统的特点，避免过度探索或利用不确定性高的状态。与现有方法相比，ROLeR更加注重奖励模型的准确性和不确定性的建模，从而提高了离线强化学习在推荐系统中的性能。
关键设计：ROLeR的关键设计包括：1) 非参数奖励塑造方法：具体采用何种非参数方法（例如核方法、高斯过程等）进行奖励塑造，需要进一步查阅论文细节。2) 不确定性惩罚的设计：如何根据推荐系统的特点，设计灵活的不确定性惩罚函数，例如考虑用户兴趣的多样性、物品的流行度等。3) 策略优化算法的选择：选择合适的强化学习算法（例如DQN、SAC等）进行策略优化，并根据推荐系统的特点进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ROLeR在四个基准数据集上进行了广泛的实验，结果表明，ROLeR相较于现有基线方法，取得了state-of-the-art的性能。具体的性能提升幅度需要参考论文中的实验数据，例如点击率提升百分比、NDCG提升百分比等。这些实验结果验证了ROLeR在离线强化学习推荐系统中的有效性。
🎯 应用场景
ROLeR可应用于各种在线推荐系统，例如电商推荐、新闻推荐、视频推荐等。通过更准确地建模用户兴趣和环境动态，ROLeR能够提升推荐系统的点击率、转化率等关键指标，从而提高用户满意度和平台收益。未来，ROLeR可以进一步扩展到更复杂的推荐场景，例如多目标推荐、序列推荐等。
📄 摘要（原文）
Offline reinforcement learning (RL) is an effective tool for real-world recommender systems with its capacity to model the dynamic interest of users and its interactive nature. Most existing offline RL recommender systems focus on model-based RL through learning a world model from offline data and building the recommendation policy by interacting with this model. Although these methods have made progress in the recommendation performance, the effectiveness of model-based offline RL methods is often constrained by the accuracy of the estimation of the reward model and the model uncertainties, primarily due to the extreme discrepancy between offline logged data and real-world data in user interactions with online platforms. To fill this gap, a more accurate reward model and uncertainty estimation are needed for the model-based RL methods. In this paper, a novel model-based Reward Shaping in Offline Reinforcement Learning for Recommender Systems, ROLeR, is proposed for reward and uncertainty estimation in recommendation systems. Specifically, a non-parametric reward shaping method is designed to refine the reward model. In addition, a flexible and more representative uncertainty penalty is designed to fit the needs of recommendation systems. Extensive experiments conducted on four benchmark datasets showcase that ROLeR achieves state-of-the-art performance compared with existing baselines. The source code can be downloaded at https://github.com/ArronDZhang/ROLeR.