Gym-Recsys

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Gym-Recsysは、ユーザーとアイテムの相互作用をシミュレートするためのOpenAI Gym互換の環境を提供するPythonベースのフレームワークです。合成または実世界のデータセットを使用して、研究者やエンジニアが強化学習推薦エージェントを訓練・ベンチマークできるように、組み込みのユーザ行動モデルや標準的な評価指標を備えています。
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May 03 2025
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Gym-Recsysは、ユーザーとアイテムの相互作用をシミュレートするためのOpenAI Gym互換の環境を提供するPythonベースのフレームワークです。合成または実世界のデータセットを使用して、研究者やエンジニアが強化学習推薦エージェントを訓練・ベンチマークできるように、組み込みのユーザ行動モデルや標準的な評価指標を備えています。
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Gym-Recsysとは?

Gym-Recsysは、推奨タスクをOpenAI Gym環境にラップするツールボックスで、強化学習アルゴリズムがシミュレートされたユーザーアイテム行列とステップバイステップで対話できるようにします。合成ユーザ行動生成器を提供し、一般的なデータセットの読み込みをサポートし、Precision@KやNDCGなどの標準的な推奨指標を提供します。ユーザは報酬関数、ユーザモデル、アイテムプールをカスタマイズして、異なるRLベースの推奨戦略を再現性を持って実験できます。

誰がGym-Recsysを使うの?

  • 強化学習研究者
  • レコメンダーシステムエンジニア
  • パーソナライズに関わるデータサイエンティスト
  • MLコースのアカデミックインストラクター

Gym-Recsysの使い方は?

  • ステップ1:pip install gym-recsysでインストール
  • ステップ2:インポートして、ビルトインまたはカスタムデータセットを読み込む
  • ステップ3:gym.make('RecSys-v0')で環境を作成
  • ステップ4:RLエージェント(DQN、ポリシーグラデーションなど)を定義または差し込み
  • ステップ5:環境と対話してエージェントを訓練
  • ステップ6:提供された指標とログを使用してパフォーマンスを評価

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

Gym-Recsysの主な特長・利点

コア機能

  • OpenAI Gym互換の推奨環境
  • 合成および実世界のデータセットサポート
  • ユーザ行動シミュレーションモジュール
  • 標準的な推奨評価指標の統合
  • カスタマイズ可能な報酬と観測空間

利点

  • 再現性のあるRL推奨ベンチマーク
  • 一般的なRLライブラリとの容易な統合
  • 柔軟な環境構成
  • さまざまなデータサイズでのスケーラブルな実験

Gym-Recsysの主な使用ケース・アプリケーション

  • RLベースのレコメンダーアルゴリズムの開発とテスト
  • データセット間での推奨戦略のベンチマーク
  • パーソナライゼーションにおける強化学習の概念の教育
  • ユーザエンゲージメントとアイテムランキング動態のシミュレーション

Gym-RecsysのFAQs

Gym-Recsys会社情報

Gym-Recsys のレビュー

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Gym-Recsysの主な競合と代替品は?

  • Google RecSim
  • RecoGym
  • Microsoft Recommenders
  • IRKit
  • Spotlight

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