論文の概要: Bayesian Linear Bandits for Large-Scale Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03167v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 13:51:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 14:33:55.334475
• Title: Bayesian Linear Bandits for Large-Scale Recommender Systems
• Title（参考訳）: 大規模レコメンダシステムのためのベイズ線形帯域
• Authors: Saeed Ghoorchian, Setareh Maghsudi
• Abstract要約: この問題に対処するために,線形コンテキスト多重武装バンディットフレームワークを構築した。 提案するリコメンデータシステムは,オンライン上でユーザの項目選好を学習し,ランタイムを極力低くする。 数値評価には,提案アルゴリズムを用いて推薦システムを構築し,実世界のデータセットに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0997346625024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Potentially, taking advantage of available side information boosts the performance of recommender systems; nevertheless, with the rise of big data, the side information has often several dimensions. Hence, it is imperative to develop decision-making algorithms that can cope with such a high-dimensional context in real-time. That is especially challenging when the decision-maker has a variety of items to recommend. In this paper, we build upon the linear contextual multi-armed bandit framework to address this problem. We develop a decision-making policy for a linear bandit problem with high-dimensional context vectors and several arms. Our policy employs Thompson sampling and feeds it with reduced context vectors, where the dimensionality reduction follows by random projection. Our proposed recommender system follows this policy to learn online the item preferences of users while keeping its runtime as low as possible. We prove a regret bound that scales as a factor of the reduced dimension instead of the original one. For numerical evaluation, we use our algorithm to build a recommender system and apply it to real-world datasets. The theoretical and numerical results demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm compared to the state-of-the-art in terms of computational complexity and regret performance.
• Abstract（参考訳）: 場合によっては、利用可能なサイド情報を活用することで、レコメンダシステムのパフォーマンスが向上します。 したがって、このような高次元コンテキストをリアルタイムに処理できる意思決定アルゴリズムを開発することが不可欠である。 これは、意思決定者が推奨すべきさまざまな項目がある場合、特に難しい。 本稿では,この問題を解決するために,線形コンテキスト型マルチアームバンディットフレームワークを構築した。 我々は高次元の文脈ベクトルと複数のアームを持つ線形帯域問題に対する意思決定ポリシーを開発する。 我々の方針はトンプソンサンプリングを採用し、文脈ベクトルを減らし、そこで次元の減少はランダムな投影によって従う。 提案するリコメンデータシステムは,ユーザの項目選択をオンラインで学習すると同時に,ランタイムを可能な限り低く維持する。 我々は、元の次元ではなく縮小次元の因子としてスケールする後悔の境界を証明する。 数値評価には,提案アルゴリズムを用いて推薦システムを構築し,実世界のデータセットに適用する。 理論的および数値的な結果から,提案アルゴリズムの有効性を計算複雑性と後悔性能の観点から比較した。

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