用于灾害搜救的 Hawkes 过程多臂老虎机算法
机器学习
2020-04-06 v1 机器学习
摘要
我们提出了一个将 Hawkes 过程与多臂老虎机（MAB）算法相结合的新框架，以解决数据可能采样不足或存在空间偏差时的时空事件预测和检测问题。具体而言，我们引入了一种使用贝叶斯空间 Hawkes 过程估计的上置信界（UCB）算法，以在利用已采集数据的地理区域和探索未观测数据的地理区域之间取得平衡。我们首先使用模拟数据验证了我们的模型，然后利用 2017 年飓风 Harvey 的服务呼叫数据将其应用于灾害搜救问题。在累积奖励和其他几项排序评估指标方面，我们的模型优于最先进的基线空间 MAB 算法。
引用
@article{arxiv.2004.01580,
title = {Hawkes Process Multi-armed Bandits for Disaster Search and Rescue},
author = {Wen-Hao Chiang and George Mohler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.01580},
year = {2020}
}