論文の概要: Adaptively Learning to Select-Rank in Online Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05017v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 15:33:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 13:22:27.827157
• Title: Adaptively Learning to Select-Rank in Online Platforms
• Title（参考訳）: オンラインプラットフォームにおけるSelect-Rankの適応学習
• Authors: Jingyuan Wang, Perry Dong, Ying Jin, Ruohan Zhan, Zhengyuan Zhou,
• Abstract要約: 本研究は、異種ユーザの候補プールからアイテムを適応的にランク付けすることの課題に対処する。 本研究では,多様なユーザの好みや項目位置の影響を考慮に入れたユーザ応答モデルを構築した。 シミュレーションと実世界の両方のデータセットで実施された実験は、アルゴリズムがベースラインを上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.258659206323664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ranking algorithms are fundamental to various online platforms across e-commerce sites to content streaming services. Our research addresses the challenge of adaptively ranking items from a candidate pool for heterogeneous users, a key component in personalizing user experience. We develop a user response model that considers diverse user preferences and the varying effects of item positions, aiming to optimize overall user satisfaction with the ranked list. We frame this problem within a contextual bandits framework, with each ranked list as an action. Our approach incorporates an upper confidence bound to adjust predicted user satisfaction scores and selects the ranking action that maximizes these adjusted scores, efficiently solved via maximum weight imperfect matching. We demonstrate that our algorithm achieves a cumulative regret bound of $O(d\sqrt{NKT})$ for ranking $K$ out of $N$ items in a $d$-dimensional context space over $T$ rounds, under the assumption that user responses follow a generalized linear model. This regret alleviates dependence on the ambient action space, whose cardinality grows exponentially with $N$ and $K$ (thus rendering direct application of existing adaptive learning algorithms -- such as UCB or Thompson sampling -- infeasible). Experiments conducted on both simulated and real-world datasets demonstrate our algorithm outperforms the baseline.
• Abstract（参考訳）: ランキングアルゴリズムは、eコマースサイトからコンテンツストリーミングサービスに至るまで、さまざまなオンラインプラットフォームに基礎を置いている。 本研究は、ユーザエクスペリエンスをパーソナライズする上で重要な要素である異種ユーザの候補プールからアイテムを適応的にランク付けするという課題に対処する。 本研究では,ユーザの嗜好の多様性と項目位置の影響を考慮したユーザ応答モデルを構築し,ランキングによるユーザ満足度を最適化することを目的とした。 私たちはこの問題を、それぞれのランクリストをアクションとして、文脈的帯域幅フレームワーク内に配置します。 提案手法は,予測されたユーザ満足度スコアを調整するための上位信頼度を組み込んで,これらの調整されたスコアを最大化するためのランキングアクションを選択し,最大重量不完全マッチングによって効率よく解決する。 我々は,ユーザ応答が一般化線形モデルに従うという仮定のもと,本アルゴリズムが$O(d\sqrt{NKT})$の累積残差を$N$の項目のうち$K$を$d$次元のコンテキスト空間の$T$でランク付けすることを実証した。 この後悔は周囲の行動空間への依存を緩和し、その濃度は$N$と$K$で指数関数的に増加する(UCBやトンプソンサンプリングといった既存の適応学習アルゴリズムの直接適用は不可能である)。 シミュレーションと実世界の両方のデータセットで実施された実験は、アルゴリズムがベースラインを上回っていることを示している。

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