Gym-Recsys

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Gym-Recsys é uma estrutura baseada em Python que oferece ambientes compatíveis com OpenAI Gym projetados para simular interações de usuário-item. Permite que pesquisadores e engenheiros treinem e comparam agentes de recomendação de aprendizagem por reforço usando conjuntos de dados sintéticos ou do mundo real, com modelos integrados de comportamento do usuário e métricas padrão de avaliação.
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May 03 2025
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Gym-Recsys é uma estrutura baseada em Python que oferece ambientes compatíveis com OpenAI Gym projetados para simular interações de usuário-item. Permite que pesquisadores e engenheiros treinem e comparam agentes de recomendação de aprendizagem por reforço usando conjuntos de dados sintéticos ou do mundo real, com modelos integrados de comportamento do usuário e métricas padrão de avaliação.
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O que é Gym-Recsys?

Gym-Recsys é uma caixa de ferramentas que encapsula tarefas de recomendação em ambientes OpenAI Gym, permitindo que algoritmos de aprendizagem por reforço interajam de forma passo a passo com matrizes simuladas de usuário-item. Fornece geradores de comportamento de usuário sintéticos, suporta carregamento de conjuntos de dados populares e fornece métricas padrão de recomendação, como Precision@K e NDCG. Os usuários podem personalizar funções de recompensa, modelos de usuário e pools de itens para experimentar diferentes estratégias de recomendação baseadas em RL de forma reproduzível.

Quem usará Gym-Recsys?

  • Pesquisadores de aprendizagem por reforço
  • Engenheiros de sistemas de recomendação
  • Cientistas de dados em personalização
  • Instrutores acadêmicos em cursos de ML

Como usar Gym-Recsys?

  • Passo 1: Instale via pip install gym-recsys
  • Passo 2: Importe e carregue um conjunto de dados embutido ou personalizado
  • Passo 3: Crie um ambiente com gym.make('RecSys-v0')
  • Passo 4: Defina ou insira um agente de RL (DQN, Policy Gradient, etc.)
  • Passo 5: Treine o agente interagindo com o ambiente
  • Passo 6: Avalie o desempenho usando métricas e logs fornecidos

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de Gym-Recsys

Principais recursos

  • Ambientes de recomendação compatíveis com OpenAI Gym
  • Suporte a conjuntos de dados sintéticos e do mundo real
  • Módulos de simulação de comportamento do usuário
  • Integração de métricas padrão de recomendação
  • Espaços de recompensa e observação personalizáveis

Os benefícios

  • Benchmarks reprodutíveis de recomendação por RL
  • Fácil integração com bibliotecas comuns de RL
  • Configuração flexível de ambientes
  • Experimentos escaláveis em diferentes tamanhos de dados

Principais Casos de Uso & Aplicações de Gym-Recsys

  • Desenvolvimento e testes de algoritmos de recomendação baseados em RL
  • Benchmarking de estratégias de recomendação entre conjuntos de dados
  • Ensino de conceitos de aprendizagem por reforço em personalização
  • Simulação de engajamento do usuário e dinâmicas de classificação de itens

FAQs sobre Gym-Recsys

Informações da Empresa Gym-Recsys

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Principais Concorrentes e Alternativas de Gym-Recsys?

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

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