論文の概要: Context Uncertainty in Contextual Bandits with Applications to Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00805v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 23:23:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-03 13:54:13.720162
• Title: Context Uncertainty in Contextual Bandits with Applications to Recommender Systems
• Title（参考訳）: コンテキスト帯域におけるコンテキスト不確かさとリコメンダシステムへの応用
• Authors: Hao Wang, Yifei Ma, Hao Ding, Yuyang Wang
• Abstract要約: 本稿では,リカレントサーベイネットワーク(REN)と呼ばれる新しいタイプのリカレントニューラルネットワークを提案する。 我々の理論的分析は,RENが学習表現に不確実性がある場合でも,速度-線形準最適後悔を保てることを示す。 我々の実証研究は、RENが合成および実世界のレコメンデーションデータセットに満足な長期報酬を得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.597836265345634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recurrent neural networks have proven effective in modeling sequential user feedbacks for recommender systems. However, they usually focus solely on item relevance and fail to effectively explore diverse items for users, therefore harming the system performance in the long run. To address this problem, we propose a new type of recurrent neural networks, dubbed recurrent exploration networks (REN), to jointly perform representation learning and effective exploration in the latent space. REN tries to balance relevance and exploration while taking into account the uncertainty in the representations. Our theoretical analysis shows that REN can preserve the rate-optimal sublinear regret even when there exists uncertainty in the learned representations. Our empirical study demonstrates that REN can achieve satisfactory long-term rewards on both synthetic and real-world recommendation datasets, outperforming state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワークは,レコメンデータシステムの逐次ユーザフィードバックのモデル化に有効であることが証明されている。 しかし、通常はアイテムの関連性のみに重点を置いており、ユーザのための多様なアイテムを効果的に探索できないため、長期的にはシステムパフォーマンスを損なう。 この問題に対処するために,リカレント探索ネットワーク(REN)と呼ばれる新しいタイプのリカレントニューラルネットワークを提案する。 RENは、表現の不確実性を考慮して、妥当性と探索のバランスをとる。 我々の理論的分析は,RENが学習表現に不確実性がある場合でも,レート最適サブ線形後悔を保てることを示す。 我々の実証研究は、RENが合成および実世界のレコメンデーションデータセットに満足な長期報酬を得られることを示した。

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