論文の概要: The Use of Bandit Algorithms in Intelligent Interactive Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00161v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 00:43:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-02 13:39:52.027338
• Title: The Use of Bandit Algorithms in Intelligent Interactive Recommender Systems
• Title（参考訳）: インテリジェント対話型推薦システムにおけるbanditアルゴリズムの利用
• Authors: Qing Wang
• Abstract要約: マルチアームバンディットアルゴリズムは様々なオンラインシステムに広く応用されている。 現代のレコメンデーターシステムは、現代のレコメンデーターシステムによって導入された新しい変更に適応することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.125710949031962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In today's business marketplace, many high-tech Internet enterprises constantly explore innovative ways to provide optimal online user experiences for gaining competitive advantages. The great needs of developing intelligent interactive recommendation systems are indicated, which could sequentially suggest users the most proper items by accurately predicting their preferences, while receiving the up-to-date feedback to refine the recommendation results, continuously. Multi-armed bandit algorithms, which have been widely applied into various online systems, are quite capable of delivering such efficient recommendation services. However, few existing bandit models are able to adapt to new changes introduced by the modern recommender systems.
• Abstract（参考訳）: 今日のビジネスマーケットプレースでは、多くのハイテクインターネット企業が、競争上の優位性を得るために最適なオンラインユーザーエクスペリエンスを提供する革新的な方法を常に探求している。 インテリジェントなインタラクティブなレコメンデーションシステムを開発するための大きなニーズが示され、ユーザの好みを正確に予測し、最新のフィードバックを受信し、継続的なリコメンデーション結果を改善することで、ユーザが最も適切な項目をシーケンシャルに推薦することができる。 様々なオンラインシステムに広く応用されているマルチアームバンディットアルゴリズムは、そのような効率的なレコメンデーションサービスを提供することができる。 しかし、現代のレコメンダシステムによって導入された新しい変更に適応できる既存のバンディットモデルはほとんどない。

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