Google 发布 RecSim Simulation Environment 数据集, 应用在 推荐系统、联邦学习 领域

Google 本次发布的数据集 RecSim Simulation Environment, 该数据集是一个支持与用户进行顺序交互的推荐系统构建与评估的模拟平台。它模拟了用户行为和项目结构，以评估推荐算法的有效性和性能。模拟环境包括用户模型和文档模型，其中文档属性是连续的特征，采用卡尔度量表进行衡量。该环境通过平衡用户对不同内容类型的参与度，促进了对推荐策略的评估。任务是在联邦学习的背景下评估Fedslate算法的有效性。

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