RecoMind: A Reinforcement Learning Framework for Optimizing In-Session User Satisfaction in Recommendation Systems
作者: Mehdi Ben Ayed, Fei Feng, Jay Adams, Vishwakarma Singh, Kritarth Anand, Jiajing Xu
分类: cs.LG
发布日期: 2025-07-31
💡 一句话要点
RecoMind：一种基于强化学习的框架，用于优化推荐系统中会话内的用户满意度
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 推荐系统 强化学习 会话优化 模拟环境 探索策略
📋 核心要点
- 现有推荐系统通常使用监督学习，侧重于即时用户反馈，难以优化长期目标如会话参与度。
- RecoMind利用现有推荐模型构建模拟环境，并使用强化学习策略优化会话目标，简化了训练和部署。
- 离线模拟和在线A/B测试表明，RecoMind显著提升了会话内的用户满意度，例如视频观看时长和会话深度。
📝 摘要（中文）
本文提出RecoMind，一个基于模拟器的强化学习框架，旨在有效优化网络规模下的会话目标。RecoMind利用现有的推荐模型建立模拟环境，并引导强化学习策略从一开始就优化即时用户交互。该方法与现有的工业流程集成良好，简化了强化学习策略的训练和部署。此外，RecoMind引入了一种自定义的探索策略，以有效地探索具有数亿项目的网络规模动作空间。通过广泛的离线模拟和视频流平台上的在线A/B测试对RecoMind进行了评估。两种方法都表明，使用RecoMind训练的强化学习策略在会话内的用户满意度方面明显优于传统的监督学习推荐方法。在在线A/B测试中，强化学习策略使观看超过10秒的视频增加了15.81%，并且对于至少有10次交互的会话，会话深度提高了4.71%。因此，RecoMind为将强化学习嵌入到网络规模推荐系统中提供了一种系统且可扩展的方法，显示出优化基于会话的用户满意度的巨大潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有网络规模推荐系统主要依赖监督学习，优化目标是即时反馈，例如点击率。然而，这种方法忽略了用户长期满意度，如会话深度和用户粘性。直接在真实线上环境训练强化学习策略成本高昂且风险大，动作空间巨大也带来了探索难题。
核心思路：RecoMind的核心思路是利用现有的推荐模型构建一个模拟环境，在该环境中训练强化学习策略。通过模拟用户行为和反馈，可以在低成本、安全的环境中探索和优化长期目标。同时，设计高效的探索策略来应对大规模动作空间的挑战。
技术框架：RecoMind框架包含以下主要模块：1) 模拟环境：基于现有推荐模型构建，模拟用户与推荐系统的交互。2) 强化学习代理：负责学习推荐策略，最大化长期奖励。3) 探索策略：用于在巨大的动作空间中进行有效探索。4) 离线评估：在模拟环境中评估策略性能。5) 在线A/B测试：在真实环境中验证策略效果。
关键创新：RecoMind的关键创新在于：1) 基于模拟器的强化学习：利用现有推荐模型构建模拟环境，降低了强化学习的训练成本和风险。2) 自定义探索策略：针对网络规模动作空间设计了高效的探索策略，加速了学习过程。3) 与现有工业流程的集成：RecoMind的设计易于与现有的推荐系统pipeline集成，方便部署和应用。
关键设计：RecoMind使用Q-learning作为强化学习算法，奖励函数设计为与会话目标相关的指标，例如视频观看时长和会话深度。自定义的探索策略结合了ε-greedy和Thompson Sampling，以平衡探索和利用。模拟环境通过历史数据训练的推荐模型来模拟用户行为，并使用用户反馈数据来更新模型参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RecoMind通过离线模拟和在线A/B测试进行了验证。在线A/B测试结果显示，RecoMind使观看超过10秒的视频增加了15.81%，并且对于至少有10次交互的会话，会话深度提高了4.71%。这些结果表明，RecoMind在提升用户满意度方面具有显著优势。
🎯 应用场景
RecoMind可应用于各种在线推荐系统，例如视频流媒体、电商平台和新闻推荐等。通过优化会话内的用户满意度，可以提高用户粘性、增加用户活跃度和提升平台收益。该框架为将强化学习应用于大规模推荐系统提供了一种可行的解决方案。
📄 摘要（原文）
Existing web-scale recommendation systems commonly use supervised learning methods that prioritize immediate user feedback. Although reinforcement learning (RL) offers a solution to optimize longer-term goals, such as in-session engagement, applying it at web scale is challenging due to the extremely large action space and engineering complexity. In this paper, we introduce RecoMind, a simulator-based RL framework designed for the effective optimization of session-based goals at web-scale. RecoMind leverages existing recommendation models to establish a simulation environment and to bootstrap the RL policy to optimize immediate user interactions from the outset. This method integrates well with existing industry pipelines, simplifying the training and deployment of RL policies. Additionally, RecoMind introduces a custom exploration strategy to efficiently explore web-scale action spaces with hundreds of millions of items. We evaluated RecoMind through extensive offline simulations and online A/B testing on a video streaming platform. Both methods showed that the RL policy trained using RecoMind significantly outperforms traditional supervised learning recommendation approaches in in-session user satisfaction. In online A/B tests, the RL policy increased videos watched for more than 10 seconds by 15.81\% and improved session depth by 4.71\% for sessions with at least 10 interactions. As a result, RecoMind presents a systematic and scalable approach for embedding RL into web-scale recommendation systems, showing great promise for optimizing session-based user satisfaction.