感知新鲜度的 Thompson 采样
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2014-10-01 v1 机器学习
摘要
为了适应用户内容的动态变化，研究人员最近开始将用户与上下文感知推荐系统 (CARS) 之间的交互建模为多臂老虎机问题，其中系统需要处理探索与利用的困境。在此背景下，我们提出通过多臂老虎机问题来研究 CARS 中用户内容的新鲜度。本文介绍了一种名为感知新鲜度的 Thompson 采样 (FA-TS) 的算法，该算法根据用户的情境风险来管理新鲜文档的推荐。对实验结果的密集评估和详细分析揭示了探索/利用 (exr/exp) 行为中的几个重要发现。
引用
@article{arxiv.1409.8572,
title = {Freshness-Aware Thompson Sampling},
author = {Djallel Bouneffouf},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.8572},
year = {2014}
}
备注
21st International Conference on Neural Information Processing. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1409.7729