Agent4Rec:生成代理在推荐系统中的应用

探索LLM赋能生成代理在模拟真实用户行为中的潜力

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描述
Agent4Rec是一款利用1,000个LLM赋能生成代理进行推荐系统模拟的软件。每个代理从MovieLens-1M数据集中初始化,具备不同的社交特征和偏好,能够模拟真实用户在推荐环境中的行为。
介绍

Agent4Rec 是一款专注于推荐系统模拟的软件,通过1,000个由大型语言模型(LLM)赋能的生成代理来模拟用户行为。这些代理从MovieLens-1M数据集中初始化,具备不同的社交特征和偏好。每个代理都以页面为单位与个性化电影推荐进行互动,并采取诸如观看、评分、评价、退出和采访等各种操作。Agent4Rec旨在探索LLM赋能生成代理在模拟真实、独立人类在推荐环境中的行为方面的潜力。

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功能特点

多样化的模拟环境

Agent4Rec 支持多种推荐系统和不同的模拟配置。用户可以根据需要选择不同的推荐模型,如随机推荐(Random)、流行推荐(Pop)、矩阵分解(MF)、多变量自编码器(MultVAE)和轻量级图卷积网络(LightGCN)。这种多样化的设置使得用户能够全面探索和比较不同推荐系统的表现。

高效的代理行为模拟

通过命令行工具,用户可以轻松启动模拟。例如,运行以下命令可以开始一个包含10个代理的模拟,每个代理最多浏览5页,每页有4个推荐项:

    
python main.py --simulation_name MyExp --modeltype MF --n_avatars 10 --max_pages 5 --items_per_page 4 --execution_mode parallel

这种高效的设置不仅提升了模拟的速度,还保证了模拟结果的多样性和可靠性。

详细的结果记录

模拟结果会自动保存到指定目录中。例如,上述命令的结果会保存在 storage/ml-1m/MyExp 目录下。所有代理的交互历史均被详细记录,便于用户后续分析和研究。代理0的交互记录可以在 storage/ml-1m/MF/MyExp/running_logs/0.txt 中找到。

使用方法

步骤1:安装依赖

首先,设置虚拟环境并手动安装PyTorch。接着,通过运行以下命令安装 requirements.txt 文件中的所有依赖:

    
pip install -r requirements.txt

我们的实验环境为Python 3.9.12和PyTorch 1.13.1+cu117,建议在相同或相近的环境中进行安装,以避免潜在的兼容性问题。

步骤2:设置必要环境

确保在 recommenders/ 目录下(可以找到 setup.py 文件),并运行以下命令:

    
python setup.py build_ext --inplace

此命令将安装必要的工具以加速推荐系统评估。

快速开始

在主目录下(可以找到 main.py 文件),导出你的OpenAI API密钥:

    
export OPENAI_API_KEY=<Your OpenAI API key>

然后,运行以下命令启动一个包含3个代理的模拟:

    
python main.py

代理对推荐项的响应将显示在终端中,整个模拟过程大约需要3分钟。

优势分析

灵活性和扩展性

Agent4Rec 提供了灵活的配置选项,使用户能够根据具体需求自定义模拟环境。同时,系统支持多种预训练推荐模型,用户可以方便地切换和测试不同模型,以找到最优的推荐策略。

高度仿真的用户行为

生成代理通过LLM赋能,具备高度仿真的社交特征和偏好,能够真实地模拟用户在推荐系统中的行为。这种仿真性为推荐系统的开发和优化提供了宝贵的参考。

应用场景

推荐系统开发和优化

开发人员可以利用 Agent4Rec 进行推荐系统的测试和优化,通过模拟真实用户的行为,评估不同推荐算法的效果,找到最适合的推荐策略。

用户行为研究

研究人员可以借助 Agent4Rec 模拟多种用户行为,深入分析不同推荐策略对用户决策的影响,为推荐系统的改进提供科学依据。

Agent4Rec 是一款功能强大的推荐系统模拟工具,通过1,000个LLM赋能生成代理,真实模拟用户在推荐环境中的行为。无论是推荐系统的开发和优化,还是用户行为的研究,Agent4Rec 都能提供宝贵的支持和参考。如果你在寻找一种高效、灵活的推荐系统模拟工具,Agent4Rec 将是你的不二之选。

收录信息
修改时间:2024年5月21日
收录时间:2024年5月21日
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