FunctionDef interactive_evaluation(model, env, dataset_val, is_softmax, epsilon, is_ucb, k, need_transform, num_trajectory, item_feat_domination, remove_recommended, force_length, top_rate, draw_bar)
interactive_evaluation: 此函数的功能是对给定模型在特定环境下进行交互式评估，并返回评估结果。
参数:
model: 待评估的模型对象。env: 评估环境对象。dataset_val: 验证数据集对象。is_softmax: 布尔值，指示是否使用softmax进行动作选择。epsilon: 探索率，用于epsilon-greedy策略。is_ucb: 布尔值，指示是否使用UCB算法进行动作选择。k: 推荐项目的数量。need_transform: 布尔值，指示是否需要对用户和项目ID进行转换。num_trajectory: 生成轨迹的数量。item_feat_domination: 项目特征主导信息的字典。remove_recommended: 布尔值，指示是否从后续推荐中移除已推荐的项目。force_length: 强制轨迹长度，为0时不强制。top_rate: 用于确定主导特征值的累积比例阈值。draw_bar: 布尔值，指示是否绘制条形图。
代码描述:
此函数通过模拟用户与环境的交互过程来评估给定模型的性能。首先，它初始化累积奖励、点击损失和总转数。然后，对于每条轨迹，它重置环境以获取初始用户和项目信息，并根据need_transform参数决定是否对用户ID进行转换。接下来，函数进入一个循环，模拟用户与推荐系统的交互过程，直到达到终止条件。在每一步中，模型基于当前用户信息和已有动作历史推荐项目，并更新累积奖励和点击损失。此外，函数还计算了一些关键性能指标，如点击率(CTR)、点击损失、覆盖率(CV)等，并调用get_feat_dominate_dict函数来分析推荐项目的特征主导情况。最后，根据remove_recommended参数，可能会对返回的评估结果进行调整，并返回最终的评估结果字典。
此函数在项目中被test_static_model_in_RL_env函数调用，用于在不同的设置下评估静态模型在强化学习环境中的表现，包括标准设置、无重复推荐设置以及强制轨迹长度设置。
注意:
- 确保传入的模型、环境和数据集对象正确初始化且兼容。
item_feat_domination参数需要精确定义，以便正确评估推荐项目的特征主导情况。- 如果设置
draw_bar为True，需要额外的处理来绘制条形图，这可能会影响性能。
输出示例:
{
"click_loss": 0.02,
"CV": "0.75",
"CV_turn": "0.60",
"ctr": 0.05,
"len_tra": 10,
"R_tra": 1.5,
"ifeat_feat": 0.75
}
此示例字典展示了一次交互式评估的结果，包括点击损失、覆盖率、点击率、平均轨迹长度、平均轨迹奖励以及特定特征在推荐项目中的主导比例。
FunctionDef test_static_model_in_RL_env(model, env, dataset_val, is_softmax, epsilon, is_ucb, k, need_transform, num_trajectory, item_feat_domination, force_length, top_rate, draw_bar)
test_static_model_in_RL_env: 此函数的功能是在强化学习环境中测试静态模型的性能。
参数:
model: 待测试的模型对象。env: 强化学习环境对象。dataset_val: 验证数据集对象。is_softmax: 布尔值，指示是否使用softmax进行动作选择。epsilon: 探索率，用于epsilon-greedy策略。is_ucb: 布尔值，指示是否使用UCB算法进行动作选择。k: 推荐项目的数量。need_transform: 布尔值，指示是否需要对用户和项目ID进行转换。num_trajectory: 生成轨迹的数量。item_feat_domination: 项目特征主导信息的字典。force_length: 强制轨迹长度。top_rate: 用于确定主导特征值的累积比例阈值。draw_bar: 布尔值，指示是否绘制条形图。
代码描述:
此函数通过调用interactive_evaluation函数三次，分别在不同的设置下评估模型性能，包括标准设置、无重复推荐设置以及强制轨迹长度设置。首先，它在标准设置下调用interactive_evaluation函数，即允许重复推荐且不强制轨迹长度。接着，它在无重复推荐设置下调用interactive_evaluation函数两次，一次不强制轨迹长度，另一次强制轨迹长度为force_length。每次调用interactive_evaluation函数后，都会将返回的评估结果更新到eval_result_RL字典中。最终，此函数返回包含所有设置下评估结果的字典。
此函数在项目中被多个场景调用，例如在run_DeepFM_IPS.py、run_DeepFM_ensemble.py和run_Egreedy.py中，用于评估不同模型在特定强化学习环境下的性能。这些场景通常涉及模型的训练、验证和参数调整。
注意:
- 确保传入的模型、环境和数据集对象正确初始化且兼容。
item_feat_domination参数需要精确定义，以便正确评估推荐项目的特征主导情况。- 如果设置
draw_bar为True，需要额外的处理来绘制条形图，这可能会影响性能。
输出示例:
{
"click_loss": 0.02,
"CV": "0.75",
"CV_turn": "0.60",
"ctr": 0.05,
"len_tra": 10,
"R_tra": 1.5,
"ifeat_feat": 0.75,
"NX_0_click_loss": 0.03,
...
}
此示例字典展示了在不同设置下的交互式评估结果，包括点击损失、覆盖率、点击率、平均轨迹长度、平均轨迹奖励以及特定特征在推荐项目中的主导比例。NX_0_click_loss等键值对表示在无重复推荐设置下的评估结果。
FunctionDef test_taobao(model, env, epsilon)
test_taobao: 该函数用于在交互式系统中测试模型。
参数:
- model: 待测试的模型对象。
- env: 与模型交互的环境对象。
- epsilon: 用于控制epsilon-greedy策略的参数，默认值为0。
代码描述:
test_taobao函数通过在指定的环境env中执行一定数量的轨迹（默认为100条）来测试给定的模型model。在每条轨迹中，环境会被重置，模型会根据当前的状态做出决策，直到轨迹结束。函数计算并返回几个关键性能指标，包括累积奖励、点击损失、平均轨迹长度和平均轨迹奖励。
具体步骤如下：
- 初始化累积奖励、总点击损失和总转换次数为0。
- 对于每条轨迹，重置环境以获取初始特征和信息。
- 在轨迹未结束的情况下，模型根据当前特征做出决策，并可能根据epsilon参数应用epsilon-greedy策略进行随机探索。
- 根据模型的决策执行环境步骤，获取新的状态、奖励等信息。
- 更新累积奖励和点击损失。
- 当轨迹结束时，计算关键性能指标并返回。
注意:
- epsilon-greedy策略通过epsilon参数控制，当epsilon大于0时，有一定概率随机选择动作而不是模型预测的动作，以探索环境。
- 函数返回的性能指标包括CTR（点击通过率）、点击损失、平均轨迹长度和平均轨迹奖励，这些指标对于评估模型在实际环境中的表现非常有用。
输出示例:
{
"CTR": 0.05, # 示例CTR值
"click_loss": 0.1, # 示例点击损失值
"trajectory_len": 20, # 示例平均轨迹长度
"trajectory_reward": 2 # 示例平均轨迹奖励
}
此输出示例展示了函数可能返回的性能指标的格式和示例值，实际值将根据模型和环境的不同而有所不同。