Gym-Recsys
0 ReseñasGym-Recsys es un marco basado en Python que ofrece entornos compatibles con OpenAI Gym diseñados para simular interacciones usuario-ítem. Permite a investigadores e ingenieros entrenar y evaluar agentes de recomendación con aprendizaje por refuerzo usando conjuntos de datos sintéticos o del mundo real, con modelos de comportamiento de usuario integrados y métricas de evaluación estándar.
Plataformas y frameworks de IA
Sistemas de recomendación
#aprendizaje por refuerzo
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#OpenAI Gym
#simulación de comportamiento del usuario
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#funciones de recompensa personalizadas
#puntos de referencia de RL
#interacciones usuario-artículo
#métricas de recomendaciones
#marcos de experimentación
#entornos flexibles
#generación de datos sintéticos
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Gym-Recsys
Gym-Recsys es un marco basado en Python que ofrece entornos compatibles con OpenAI Gym diseñados para simular interacciones usuario-ítem. Permite a investigadores e ingenieros entrenar y evaluar agentes de recomendación con aprendizaje por refuerzo usando conjuntos de datos sintéticos o del mundo real, con modelos de comportamiento de usuario integrados y métricas de evaluación estándar.
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¿Qué es Gym-Recsys?
Gym-Recsys es una caja de herramientas que envuelve tareas de recomendación en entornos OpenAI Gym, permitiendo que algoritmos de aprendizaje por refuerzo interactúen paso a paso con matrices de usuario-ítem simuladas. Proporciona generadores de comportamiento de usuario sintético, soporta cargar conjuntos de datos populares y entrega métricas estándar como Precision@K y NDCG. Los usuarios pueden personalizar funciones de recompensa, modelos de usuario y pools de ítems para experimentar con diferentes estrategias de recomendación basadas en RL de manera reproducible.
¿Quién usará Gym-Recsys?
- Investigadores en aprendizaje por refuerzo
- Ingenieros de sistemas de recomendación
- Científicos de datos en personalización
- Instructores académicos en cursos de ML
¿Cómo usar Gym-Recsys?
- Paso 1: Instalar con pip install gym-recsys
- Paso 2: Importar y cargar un conjunto de datos incorporado o personalizado
- Paso 3: Crear un entorno con gym.make('RecSys-v0')
- Paso 4: Definir o integrar un agente RL (DQN, Policy Gradient, etc.)
- Paso 5: Entrenar el agente interactuando con el entorno
- Paso 6: Evaluar el rendimiento usando métricas y registros proporcionados
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de Gym-Recsys
Las características principales
- Entornos de recomendación compatibles con OpenAI Gym
- Soporte para conjuntos de datos sintéticos y reales
- Módulos de simulación de comportamiento de usuario
- Integración de métricas estándar de recomendación
- Espacios de recompensa y observación personalizables
Los beneficios
- Benchmarks de RL reproducibles
- Fácil integración con bibliotecas RL comunes
- Configuración flexible del entorno
- Experimentos escalables en diferentes tamaños de datos
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Gym-Recsys
- Desarrollo y prueba de algoritmos de recomendación basados en RL
- Benchmarking de estrategias de recomendación en diferentes conjuntos de datos
- Enseñanza de conceptos de aprendizaje por refuerzo en personalización
- Simulación de interacción del usuario y dinámica de clasificación de ítems
FAQs sobre Gym-Recsys
Información de la Compañía Gym-Recsys
- zuoxingdong
Reseñas de Gym-Recsys
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Gym-Recsys?
- Google RecSim
- RecoGym
- Microsoft Recommenders
- IRKit
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