面向多用户系统的匿名老虎机
机器学习
2022-10-25 v1
摘要
在本工作中，我们提出并研究了一种用于具有用户匿名性的多用户系统在线学习的新框架。具体而言，我们将老虎机的概念扩展以遵循标准的 -匿名约束，要求每次观测至少为 个用户奖励的聚合。这提供了一个简单而有效的框架，其中人们可以在线方式学习用户的聚类，而无需观测任何用户的个体决策。我们开创了匿名老虎机的研究，并针对该设定提供了首个亚线性后悔算法和下界。
引用
@article{arxiv.2210.12198,
title = {Anonymous Bandits for Multi-User Systems},
author = {Hossein Esfandiari and Vahab Mirrokni and Jon Schneider},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.12198},
year = {2022}
}