論文の概要: Uplifting Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04091v1
- Date: Wed, 8 Jun 2022 18:00:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-10 13:33:03.298929
- Title: Uplifting Bandits
- Title（参考訳）: バンドの引き上げ
- Authors: Yu-Guan Hsieh, Shiva Prasad Kasiviswanathan, Branislav Kveton
- Abstract要約: 報酬は複数の確率変数の和であり、各アクションはそれらの一部の分布だけを変化させるマルチアームバンディットモデルを導入する。
このモデルはマーケティングキャンペーンやレコメンデーションシステムによって動機付けられており、そこでは変数が個々の顧客の結果を表す。
ベースライン上のアクションの上昇を推定する UCB スタイルのアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.262188897812475
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a multi-armed bandit model where the reward is a sum of multiple
random variables, and each action only alters the distributions of some of
them. After each action, the agent observes the realizations of all the
variables. This model is motivated by marketing campaigns and recommender
systems, where the variables represent outcomes on individual customers, such
as clicks. We propose UCB-style algorithms that estimate the uplifts of the
actions over a baseline. We study multiple variants of the problem, including
when the baseline and affected variables are unknown, and prove sublinear
regret bounds for all of these. We also provide lower bounds that justify the
necessity of our modeling assumptions. Experiments on synthetic and real-world
datasets show the benefit of methods that estimate the uplifts over policies
that do not use this structure.
- Abstract（参考訳）: 我々は,報酬が複数の確率変数の和であり,各アクションがそれらの分布のみを変化させるマルチアームバンディットモデルを導入する。
各アクションの後、エージェントはすべての変数の実現を観察する。
このモデルは、クリックのような個々の顧客に対する結果を表す変数をマーケティングキャンペーンやレコメンデーションシステムによって動機付けられている。
ベースライン上のアクションの上昇を推定する UCB スタイルのアルゴリズムを提案する。
本研究は,ベースラインと影響変数が未知である場合を含む,問題の複数の変種について検討し,これらすべてに対してサブ線形後悔境界を証明した。
モデリングの前提の必要性を正当化する下限も提供します。
合成および実世界のデータセットの実験は、この構造を使用しないポリシーに対する上昇を見積もる手法の利点を示している。
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