論文の概要: MNL-Bandits under Inventory and Limited Switches Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10787v1
- Date: Fri, 22 Apr 2022 16:02:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-25 14:24:32.672927
- Title: MNL-Bandits under Inventory and Limited Switches Constraints
- Title（参考訳）: インベントリおよびリミテッドスイッチによるMNLバンド
- Authors: Hongbin Zhang, Yu Yang, Feng Wu, Qixin Zhang
- Abstract要約: 我々は、データから顧客の選択を学習しながら、アソートを最適化する効率的な UCB ライクなアルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは、$O(Talpha)$スイッチが許される場合、サブ線形後悔境界$tildeOleft(T1-alpha/2right)$を達成できることを証明している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.960764902819434
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optimizing the assortment of products to display to customers is a key to
increasing revenue for both offline and online retailers. To trade-off between
exploring customers' preference and exploiting customers' choices learned from
data, in this paper, by adopting the Multi-Nomial Logit (MNL) choice model to
capture customers' choices over products, we study the problem of optimizing
assortments over a planning horizon $T$ for maximizing the profit of the
retailer. To make the problem setting more practical, we consider both the
inventory constraint and the limited switches constraint, where the retailer
cannot use up the resource inventory before time $T$ and is forbidden to switch
the assortment shown to customers too many times. Such a setting suits the case
when an online retailer wants to dynamically optimize the assortment selection
for a population of customers. We develop an efficient UCB-like algorithm to
optimize the assortments while learning customers' choices from data. We prove
that our algorithm can achieve a sub-linear regret bound
$\tilde{O}\left(T^{1-\alpha/2}\right)$ if $O(T^\alpha)$ switches are allowed.
%, and our regret bound is optimal with respect to $T$. Extensive numerical
experiments show that our algorithm outperforms baselines and the gap between
our algorithm's performance and the theoretical upper bound is small.
- Abstract（参考訳）: 顧客への商品の表示を最適化することは、オフラインとオンラインの両方の小売業者の収益を増やす鍵となる。
本稿では、顧客好みの探索とデータから得られた顧客の選択の活用のトレードオフとして、MNL(Multi-Nomial Logit)選択モデルを採用して、商品に対する顧客の選択を捉え、小売業者の利益を最大化するために、計画的地平線上での品揃えを最適化する問題を考察する。
問題の設定をより現実的にするために、在庫制約と限定スイッチ制約の両方を検討し、小売業者はt$の時間前に資源在庫を使い果たすことが出来ず、顧客に示される分類を何度も切り替えることが禁じられている。
このような設定は、オンライン小売業者が顧客集団の仕分け選択を動的に最適化したい場合に当てはまる。
データから顧客の選択を学習しながら、分類を最適化する効率的なucbライクなアルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは,$O(T^\alpha)$スイッチが許される場合,$\tilde{O}\left(T^{1-\alpha/2}\right)$のサブ線形後悔を実現することができる。
%であり,後悔の限界は$t$に対して最適である。
大規模な数値実験により,アルゴリズムはベースラインよりも優れており,アルゴリズムの性能と理論上界とのギャップは小さいことがわかった。
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