Top-K Off-Policy Correction for a REINFORCE Recommender System

创新点

具体方法

1. 解决on-policy与off-policy中数据有偏的问题

采用 importance sampling来对 π\piπ 进行加权

得到off-policy的gradient estimator后：

虽然偏差没有了，但是方差很大，为了减少方差，只考虑0-t时刻的，再做一阶近似：

最终得到一个有偏但是方差更小的estimator：

2. Parametrising the policy

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