論文の概要: Leveraging heterogeneous spillover effects in maximizing contextual bandit rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10259v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 10:34:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 01:36:31.297313
• Title: Leveraging heterogeneous spillover effects in maximizing contextual bandit rewards
• Title（参考訳）: 文脈的包帯報酬の最大化における不均一な流出効果の活用
• Authors: Ahmed Sayeed Faruk, Elena Zheleva
• Abstract要約: このような異質な流出を考慮に入れた文脈的マルチアームバンディットを実現するフレームワークを提案する。 提案手法は, 流出を無視する既存のソリューションよりも, はるかに高い報酬をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.533920403498453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems relying on contextual multi-armed bandits continuously improve relevant item recommendations by taking into account the contextual information. The objective of these bandit algorithms is to learn the best arm (i.e., best item to recommend) for each user and thus maximize the cumulative rewards from user engagement with the recommendations. However, current approaches ignore potential spillover between interacting users, where the action of one user can impact the actions and rewards of other users. Moreover, spillover may vary for different people based on their preferences and the closeness of ties to other users. This leads to heterogeneity in the spillover effects, i.e., the extent to which the action of one user can impact the action of another. Here, we propose a framework that allows contextual multi-armed bandits to account for such heterogeneous spillovers when choosing the best arm for each user. By experimenting on several real-world datasets using prominent linear and non-linear contextual bandit algorithms, we observe that our proposed method leads to significantly higher rewards than existing solutions that ignore spillover.
• Abstract（参考訳）: コンテクストマルチアームバンドに依存するレコメンダシステムは、コンテクスト情報を考慮して、関連するアイテムレコメンデーションを継続的に改善する。 これらのバンディットアルゴリズムの目的は、各ユーザの最高のアーム(推奨すべき最善のアイテム)を学習し、ユーザのレコメンデーションによる累積報酬を最大化することである。 しかしながら、現在のアプローチでは、あるユーザのアクションが他のユーザのアクションや報酬に影響を与える可能性がある、インタラクションユーザ間の潜在的な流出を無視している。 さらに、他人の好みや、他のユーザーとの結びつきの近さによって、引きこもりは異なる可能性がある。 これにより、あるユーザのアクションが他のユーザのアクションにどの程度影響するかという、スプリンクラー効果の不均一性が生じる。 本稿では,各ユーザに対して最適なアームを選択する際に,コンテキスト的マルチアームバンディットを考慮に入れたフレームワークを提案する。 線形および非線形の文脈的バンディットアルゴリズムを用いて,実世界のデータセットを複数実験することにより,提案手法が流出を無視する既存の解よりも高い報酬をもたらすことを検証した。

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