論文の概要: Modeling Attrition in Recommender Systems with Departing Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13423v2
• Date: Thu, 15 Feb 2024 22:01:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 21:30:38.933134
• Title: Modeling Attrition in Recommender Systems with Departing Bandits
• Title（参考訳）: 出発するバンディットを持つレコメンダシステムにおけるアトリビューションのモデル化
• Authors: Omer Ben-Porat, Lee Cohen, Liu Leqi, Zachary C. Lipton, Yishay Mansour
• Abstract要約: 政策に依存した地平線を捉えた新しいマルチアームバンディット構成を提案する。 まず、全てのユーザが同じタイプを共有しているケースに対処し、最近の UCB ベースのアルゴリズムが最適であることを実証する。 次に、ユーザが2つのタイプに分けられる、より困難なケースを前進させます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.85560764274399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditionally, when recommender systems are formalized as multi-armed bandits, the policy of the recommender system influences the rewards accrued, but not the length of interaction. However, in real-world systems, dissatisfied users may depart (and never come back). In this work, we propose a novel multi-armed bandit setup that captures such policy-dependent horizons. Our setup consists of a finite set of user types, and multiple arms with Bernoulli payoffs. Each (user type, arm) tuple corresponds to an (unknown) reward probability. Each user's type is initially unknown and can only be inferred through their response to recommendations. Moreover, if a user is dissatisfied with their recommendation, they might depart the system. We first address the case where all users share the same type, demonstrating that a recent UCB-based algorithm is optimal. We then move forward to the more challenging case, where users are divided among two types. While naive approaches cannot handle this setting, we provide an efficient learning algorithm that achieves $\tilde{O}(\sqrt{T})$ regret, where $T$ is the number of users.
• Abstract（参考訳）: 伝統的に、レコメンダシステムがマルチアームのバンディットとして形式化された場合、レコメンダシステムのポリシーは報酬に影響を与えるが、インタラクションの長さには影響しない。 しかし、現実世界のシステムでは、不満を抱いたユーザーは立ち去る(二度と戻らない)。 本稿では,このような政策依存の地平線を捉えた,新しいマルチアームバンディット設定を提案する。 私たちのセットアップは、ユーザタイプの有限セットと、Bernoulliのペイオフを備えた複数のアームで構成されています。 各タプル(ユーザータイプ、アーム)は(未知の)報酬確率に対応する。 各ユーザのタイプは最初は不明で、レコメンデーションへの応答を通じてのみ推測できる。 さらに、ユーザの推奨に不満がある場合は、システムを離れる可能性がある。 まず、全てのユーザが同じタイプを共有し、最近の UCB ベースのアルゴリズムが最適であることを示す。 次に、ユーザが2つのタイプに分けられる、より困難なケースに進みます。 ナイーブなアプローチでは、この設定を処理できないが、$T$がユーザ数である場合に、$\tilde{O}(\sqrt{T})$ regretを達成する効率的な学習アルゴリズムを提供する。

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