网页场景下稀疏数据的情境_bandits问题研究

本文是一项范围研究，旨在识别网页场景下利用情境_bandits处理稀疏数据的现有方法。该领域极具时效性，本文确定了当前最先进的方法。研究考察了 2017—2020 年，识别出 19 篇方法类文章和 2 篇综述类文章。文中描述了五类方法，便于针对所关注的特定场景，选用可修改的方法借助情境_bandits解决稀疏数据问题。此外，每种方法均包含多种可供未来评估选择的技术。文章还提及了每篇文献所覆盖的问题领域。总体而言，本文给出了网页场景下利用情境_bandits处理稀疏数据问题的更新认识。所识别的方法包括策略评估（离线与在线）、混合方法、模型表示（聚类与深度神经网络）、降维以及仿真。