論文の概要: Preferences Evolve And So Should Your Bandits: Bandits with Evolving States for Online Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11655v4
• Date: Wed, 20 Nov 2024 18:25:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:55.503269
• Title: Preferences Evolve And So Should Your Bandits: Bandits with Evolving States for Online Platforms
• Title（参考訳）: オンラインプラットフォームで国を進化させるバンド
• Authors: Khashayar Khosravi, Renato Paes Leme, Chara Podimata, Apostolis Tsorvantzis,
• Abstract要約: 本稿では,決定論的に進化し,観測不能な状態を考慮しながら,帯域幅フィードバックによる学習モデルを提案する。 我々のモデルにおけるワークホースの応用は、レコメンデーションシステムのための学習とオンライン広告のための学習である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.368291979686122
• License:
• Abstract: We propose a model for learning with bandit feedback while accounting for deterministically evolving and unobservable states that we call Bandits with Deterministically Evolving States ($B$-$DES$). The workhorse applications of our model are learning for recommendation systems and learning for online ads. In both cases, the reward that the algorithm obtains at each round is a function of the short-term reward of the action chosen and how "healthy" the system is (i.e., as measured by its state). For example, in recommendation systems, the reward that the platform obtains from a user's engagement with a particular type of content depends not only on the inherent features of the specific content, but also on how the user's preferences have evolved as a result of interacting with other types of content on the platform. Our general model accounts for the different rate $\lambda \in [0,1]$ at which the state evolves (e.g., how fast a user's preferences shift as a result of previous content consumption) and encompasses standard multi-armed bandits as a special case. The goal of the algorithm is to minimize a notion of regret against the best-fixed sequence of arms pulled, which is significantly harder to attain compared to standard benchmark of the best-fixed action in hindsight. We present online learning algorithms for any possible value of the evolution rate $\lambda$ and we show the robustness of our results to various model misspecifications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Bandits with Deterministically Evolving States(B$-$DES$)と呼ぶ,決定論的に進化し,観測不能な状態を考慮に入れながら,帯域幅フィードバックによる学習モデルを提案する。 我々のモデルにおけるワークホースの応用は、レコメンデーションシステムのための学習とオンライン広告のための学習である。 どちらの場合も、アルゴリズムが各ラウンドで得られる報酬は、選択されたアクションの短期的な報酬の関数であり、システムがどのように「健康」であるか(すなわち、その状態によって測定される)である。 例えば、レコメンデーションシステムでは、プラットフォームが特定のタイプのコンテンツに対するユーザのエンゲージメントから得られる報酬は、特定のコンテンツの固有の特徴だけでなく、プラットフォーム上の他のタイプのコンテンツとのインタラクションの結果、ユーザの好みがどのように進化したかにも依存する。 我々の一般的なモデルは、状態が進化する異なるレートの$\lambda \in [0,1]$(例えば、以前のコンテンツ消費の結果、ユーザの嗜好がどれだけ速く変化するか)を考慮し、特別なケースとして標準のマルチアームバンディットを包含します。 このアルゴリズムの目標は、最も固定された腕の列を引いたことに対する後悔の考えを最小化することであり、これは後から最も固定されたアクションの標準ベンチマークと比較するとはるかに困難である。 進化率$\lambda$の任意の値に対してオンライン学習アルゴリズムを提示する。

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