論文の概要: Incentivizing Exploration with Linear Contexts and Combinatorial Actions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01990v3
• Date: Tue, 24 Sep 2024 16:02:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 15:02:22.848104
• Title: Incentivizing Exploration with Linear Contexts and Combinatorial Actions
• Title（参考訳）: 線形文脈による探索のインセンティブと組合せ行動
• Authors: Mark Sellke,
• Abstract要約: インセンティブ付きバンディット探索では、腕の選択は推奨され、ベイズ的なインセンティブと互換性が求められる。 最近の研究は、十分な初期サンプルを収集した後、人気のあるトンプソンサンプリングアルゴリズムがインセンティブ互換になる、という一定の独立性の仮定の下で示されている。 線形包帯に対してこの結果の類似性を与え、そこでは前者の独立性を自然凸条件に置き換える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.15749739027059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We advance the study of incentivized bandit exploration, in which arm choices are viewed as recommendations and are required to be Bayesian incentive compatible. Recent work has shown under certain independence assumptions that after collecting enough initial samples, the popular Thompson sampling algorithm becomes incentive compatible. We give an analog of this result for linear bandits, where the independence of the prior is replaced by a natural convexity condition. This opens up the possibility of efficient and regret-optimal incentivized exploration in high-dimensional action spaces. In the semibandit model, we also improve the sample complexity for the pre-Thompson sampling phase of initial data collection.
• Abstract（参考訳）: 我々は、腕の選択を推奨とみなし、ベイズ的インセンティブと互換性を持たなければならない、インセンティブ付きバンディット探索の研究を前進させる。 最近の研究は、十分な初期サンプルを収集した後、人気のあるトンプソンサンプリングアルゴリズムがインセンティブ互換になる、という一定の独立性の仮定の下で示されている。 線形包帯に対してこの結果の類似性を与え、そこでは前者の独立性を自然凸条件に置き換える。 これにより、高次元の行動空間における効率的かつ後悔に満ちたインセンティブ付き探索の可能性が開ける。 半帯域モデルでは、初期データ収集のトンプソン前サンプリングフェーズにおけるサンプルの複雑さも改善する。

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