論文の概要: Stochastic Linear Bandits with Latent Heterogeneity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00423v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 13:02:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:02:05.468559
• Title: Stochastic Linear Bandits with Latent Heterogeneity
• Title（参考訳）: 遅発性不均一を有する確率線形帯域
• Authors: Elynn Chen, Xi Chen, Wenbo Jing, Xiao Liu,
• Abstract要約: 本稿では、この未観測不均一性を顧客応答で明示的にモデル化する、新しい遅延不均一バンディットフレームワークを提案する。 本手法では,グループメンバシップとグループ固有報酬関数を同時に学習する革新的なアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.981251210938787
• License:
• Abstract: This paper addresses the critical challenge of latent heterogeneity in online decision-making, where individual responses to business actions vary due to unobserved characteristics. While existing approaches in data-driven decision-making have focused on observable heterogeneity through contextual features, they fall short when heterogeneity stems from unobservable factors such as lifestyle preferences and personal experiences. We propose a novel latent heterogeneous bandit framework that explicitly models this unobserved heterogeneity in customer responses, with promotion targeting as our primary example. Our methodology introduces an innovative algorithm that simultaneously learns latent group memberships and group-specific reward functions. Through theoretical analysis and empirical validation using data from a mobile commerce platform, we establish high-probability bounds for parameter estimation, convergence rates for group classification, and comprehensive regret bounds. Notably, our theoretical analysis reveals two distinct types of regret measures: a ``strong regret'' against an oracle with perfect knowledge of customer memberships, which remains non-sub-linear due to inherent classification uncertainty, and a ``regular regret'' against an oracle aware only of deterministic components, for which our algorithm achieves a sub-linear rate that is minimax optimal in horizon length and dimension. We further demonstrate that existing bandit algorithms ignoring latent heterogeneity incur constant average regret that accumulates linearly over time. Our framework provides practitioners with new tools for decision-making under latent heterogeneity and extends to various business applications, including personalized pricing, resource allocation, and inventory management.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オンライン意思決定における潜在的不均一性に対する批判的課題について論じる。 データ駆動意思決定における既存のアプローチは、文脈的特徴を通して観測可能な不均一性に焦点を当ててきたが、不均一性がライフスタイルの好みや個人的な経験のような観測不可能な要因から生じると不足する。 本稿では、この未観測不均一性を顧客の反応に明示的にモデル化し、プロモーションターゲティングを主な例として用いた、新しい遅延不均一バンディットフレームワークを提案する。 本手法では,グループメンバシップとグループ固有報酬関数を同時に学習する革新的なアルゴリズムを提案する。 モバイルコマースプラットフォームからのデータを用いた理論的解析と実証的検証により,パラメータ推定,グループ分類の収束率,包括的後悔境界について高確率境界を確立する。 特に、我々の理論的分析では、顧客メンバーシップの完全な知識を持つオラクルに対する「強い後悔」は、固有の分類の不確実性のため、非線型のままであり、また、決定論的要素のみを意識したオラクルに対する「正規後悔」は、アルゴリズムが地平線長と寸法において極小に最適なサブ線形率を達成するという2つの異なる種類の後悔の手段を明らかにしている。 さらに,時間とともに線形に蓄積する不均一不均一な平均後悔を無視する既存の帯域幅アルゴリズムを実証した。 当社のフレームワークは,不均一な不均一性の下で意思決定を行うための新たなツールを提供し,パーソナライズされた価格設定,リソース割り当て,在庫管理など,さまざまなビジネスアプリケーションに拡張する。

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