論文の概要: An Opportunistic Bandit Approach for User Interface Experimentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11873v1
• Date: Sun, 21 Jun 2020 18:43:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 11:38:59.493996
• Title: An Opportunistic Bandit Approach for User Interface Experimentation
• Title（参考訳）: ユーザインタフェース実験のための日和見的バンドイットアプローチ
• Authors: Nader Bouacida, Amit Pande and Xin Liu
• Abstract要約: 実際のオンライン小売データを用いて,実験をできるだけ安価に行えるようにするために,オポチュニスティックな帯域幅が有効であることを示す。 我々は,コストのかかる探索を緩和し,余分な文脈情報を提供することで,重大な後悔の軽減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.221317325134029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facing growing competition from online rivals, the retail industry is increasingly investing in their online shopping platforms to win the high-stake battle of customer' loyalty. User experience is playing an essential role in this competition, and retailers are continuously experimenting and optimizing their user interface for better user experience. The cost of experimentation is dominated by the opportunity cost of providing a suboptimal service to the customers. Through this paper, we demonstrate the effectiveness of opportunistic bandits to make the experiments as inexpensive as possible using real online retail data. In fact, we model user interface experimentation as an opportunistic bandit problem, in which the cost of exploration varies under a factor extracted from customer features. We achieve significant regret reduction by mitigating costly exploration and providing extra contextual information that helps to guide the testing process. Moreover, we analyze the advantages and challenges of using opportunistic bandits for online retail experimentation.
• Abstract（参考訳）: オンラインのライバルとの競争が激化する中、小売業界はオンラインショッピングプラットフォームへの投資を増やし、顧客の忠誠を勝ち取ろうとしている。 このコンペティションではユーザエクスペリエンスが重要な役割を担っており、小売業者はユーザエクスペリエンスを改善するためにユーザインターフェースを継続的に実験し、最適化しています。 実験のコストは、顧客に最適なサービスを提供する機会コストによって支配されます。 本稿では,オンライン小売データを用いた実験をできるだけ安価にするために,オポチュニティ・バンディットの有効性を実証する。 実際に,ユーザインタフェース実験を,ユーザの特徴から抽出した要因の下で探索コストが変動する機会論的帯域幅問題としてモデル化する。 コストのかかる探索を緩和し、テストプロセスのガイドに役立つ余分なコンテキスト情報を提供することで、大きな後悔の低減を実現しています。 さらに,オンライン小売実験におけるオポチュニティ・バンディットの活用のメリットと課題を分析した。

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