推荐系统中的遗憾与带宽权衡
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2018-10-16 v1 机器学习
机器学习
摘要
我们考虑需要在无线带宽约束下运行的推荐系统，该约束以广播传输次数衡量，并针对两种场景展示了遗憾与带宽之间的（对某些实例为紧的）权衡：带上下文的多臂老虎机情形，以及消息空间中存在潜在结构可供我们利用以缩短学习阶段的情形。
引用
@article{arxiv.1810.06313,
title = {Regret vs. Bandwidth Trade-off for Recommendation Systems},
author = {Linqi Song and Christina Fragouli and Devavrat Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.06313},
year = {2018}
}