Google Research｜推荐生态系统建模：机制设计、强化学习和生成式模型交叉的研究挑战

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Modeling Recommender Ecosystems: Research Challenges at the Intersection of Mechanism Design, Reinforcement Learning and Generative Models

C Boutilier, M Mladenov, G Tennenholtz
[Google Research]

推荐生态系统建模：机制设计、强化学习和生成式模型交叉的研究挑战

要点:

• 推荐系统位于一个复杂的生态系统的核心，涉及用户、内容提供者、广告商等之间的互动。

• 大多数推荐系统研究都集中在个体用户的局部短期优化上，忽略了生态系统效应，这可能对长期效用产生负面影响。

• 提出运用机制设计的原则来模拟推荐生态系统中的激励、信息不对称、策略行为和权衡。

• 主要挑战包括：模拟复杂的用户/内容提供者偏好和效用；偏好引发；处理策略行为；长时间范围内的联合优化；通过社会选择函数平衡权衡。

• 用户偏好建模应该进一步用户行为信号如点击，评估结果的真实效用，需要引发、探索和顺序建模。

• 理解内容提供者的激励和成本至关重要，但在推荐系统建模中常被忽略。

• 信息不对称限制了提供者进行有效内容决策的能力。控制信息共享的机制可以改善生态系统结果。

• 与用户相比，提供者更有可能表现出策略性行为，在优化中考虑策略行为仍是一个未解决的挑战。

• 优化和学习需要诸如长时间范围内的动态机制设计、多智能体强化学习等技术。

• 通过社会选择函数明确建模权衡迫使系统检查所编码的价值。

• 总体上，为了模拟推荐生态系统的细微差别，是一个复杂的“非标准”形式的机制设计。

• 在这个方向的进步可以导致更好地服务于用户、提供者和社会长期利益的推荐系统。

动机：现有的推荐系统研究和实践过于关注个体用户的局部优化，忽视了整个生态系统中各方参与者的行为和相互作用，导致长期效用不足。因此，需要对推荐系统进行综合建模，以最大化系统为参与者带来的价值和整体生态系统的“健康”。
方法：提出一种综合框架，包括使用强化学习等技术对长期视野进行优化，利用社会选择方法在不同参与者之间产生可生成的效用，利用机制设计工具降低信息不对称和考虑激励和战略行为，通过行为经济学和心理学概念更好地建模用户和内容提供者行为，并利用生成模型和基础模型的最新进展使这些机制可解释和可操作。
优势：所提出的综合框架能更好地考虑推荐系统中的参与者行为和相互作用，最大化系统的整体效用，并提出多个相关的研究挑战。

提出一种综合框架，通过推荐系统的综合建模和优化，考虑参与者行为和相互作用，以最大化系统效用。

https://arxiv.org/abs/2309.06375 

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