Sim

Симулятор поведения пользователей рекомендательного сервиса. Реализован как среда OpenAI gym.

Запуск симулятора поделен на условные "дни". В конце каждого дня симулятор останавливается, чтобы была возможность обработать данные, собранные за предыдущий день и обновить сервис рекомендаций. Самый общий подход к работе с симулятором такой:

1. Разворачиваем сервис-рекомендер в режиме холодного старта
2. Запускаем симулятор на один день
3. Пока симулятор остановлен, анализируем собранные данные, строим модели
4. Обновляем сервис-рекомендер
5. Повторяем пункты 2-4 при необходимости

Инструкция

1. Создаем чистый env с python 3.8. На примере conda:

   conda create -n recsys-2024 python==3.8
   

2. Активириуем окружение:

   conda activate recsys-2024
   

3. Устанавливаем зависимости

   pip install -r requirements.txt
   

4. Симулятор можно запустить в "ручном" режиме, чтобы самостоятельно подбирать рекомендации для пользователя. Это режим для ознакомления с симулятором.

   python -m sim.run --episodes 1 --config config/env.yml single --recommender console --seed 31337
   

5. Запуск симулятора в режиме "трафика" в однопоточном режиме. Параметр --episodes определяет число сгенерированных пользовательских сессий. Однопоточный режим позволяет останавливать симулятор каждый виртуальный день, например чтобы обновлять модель

   python -m sim.run --episodes 1000 --config config/env.yml single --recommender remote --seed 31337 
   

6. Запуск симулятора в режиме "трафика" в многопоточном режиме. Многопоточный режим ускоряет сбор данных.

   python -m sim.run --episodes 1000 --config config/env.yml multi --processes 4
   

Идеи на будущее

• Долгосрочное счастье пользователей: сделать так чтобы, пользователь мог уйти навсегда
• Хайповые треки для каждого из дней