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Contextual Combinatorial Bandit and its Application on Diversified Online Recommendation
Abstract 사용자와 콘텐츠 정보를 활용한 개인화 웹 서비스 (광고, 뉴스 등) 를 제공하는 것은 다음과 같은 두 가지 이유로 어렵다.
Metadata Tag: Contextual Bandit, Thompson sampling, LinUCB, Multi-Armed Bandit Link: towardsdatascience.com/recommender-systems-using-linucb-a-contextual-multi-armed-bandit-appr...
Abstract Probability Ranking Principle 에 의하면 top-K items 을 greedy 하게 rank 하는것이 optimal 함 대신 Introduction This work investigates how the “equity of exposure” principle can be...
Mortal MAB, Multi-Armed Bandit Related Mortal Multi Armed Bandit (2008) References papers.nips.cc/paper/2008/file/788d986905533aba051261497ecffcbb-Paper.pdf.
Links Paper link Abstract optimism principle 에 기반한 알고리즘은 문제에 대한 구조를 exploit 하는데 실패하여 점근적으로 suboptimal 결과를 보임 context 분포와 exploration policy 가 나눠지도록 (decoupled) regret lower...
Dueling Bandit Gradient Descent Related papers/recommender system/Online learning to rank for information retrieval Multileave Gradient Descent.
Introduction Thompson sampling is an old heuristic that has a spirit of Bayesian inference and selects an arm based on posterior samples of the expectation of each arm.
Poisson point process 일반적인 random series of events (RSEs) 를 characterize 할 수 있는 방법인 Burstiness Scale (BuSca) 모델 제안 BuSca 는 각 RSE 를 독립적인 두 process 의 mix 로 봄: Poissonian process...
Abstract 해결하려는 문제: a non-stationary and context-free Multi-Armed Bandit problem, 유저나 아이템에 대한 어떠한 정보가 없는 경우 Introduction 사용자의 행동을 두가지 형태로 나눔: loyal, curious Comparing to prior...
한줄 “요약 Contextual Bandit + Bootstrapped Neural Network로 CTR 예측의 불확실성을 추정하여 광고 추천에서 exploration을 수행.