論文の概要: A Practical Algorithm for Feature-Rich, Non-Stationary Bandit Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16755v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 16:34:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.41959
• Title: A Practical Algorithm for Feature-Rich, Non-Stationary Bandit Problems
• Title（参考訳）: 非定常帯域問題に対する実用的アルゴリズム
• Authors: Wei Min Loh, Sajib Kumer Sinha, Ankur Agarwal, Pascal Poupart,
• Abstract要約: 本研究では,Bernoulli bandits に対する条件結合型文脈型 C3 Thompson サンプリングを提案する。 改良されたNadaraya-Watson推定器を埋め込みスペースに組み込むと、Thompsonのサンプリングが組み合わされ、オンラインの学習を再訓練せずに行える。 実験の結果、C3は平均的な累積後悔を5.7%減らして次の最良のアルゴリズムより優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.087225799192526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Contextual bandits are incredibly useful in many practical problems. We go one step further by devising a more realistic problem that combines: (1) contextual bandits with dense arm features, (2) non-linear reward functions, and (3) a generalization of correlated bandits where reward distributions change over time but the degree of correlation maintains. This formulation lends itself to a wider set of applications such as recommendation tasks. To solve this problem, we introduce conditionally coupled contextual C3 Thompson sampling for Bernoulli bandits. It combines an improved Nadaraya-Watson estimator on an embedding space with Thompson sampling that allows online learning without retraining. Empirical results show that C3 outperforms the next best algorithm by 5.7% lower average cumulative regret on four OpenML tabular datasets as well as demonstrating a 12.4% click lift on Microsoft News Dataset (MIND) compared to other algorithms.
• Abstract（参考訳）: 文脈的包帯は多くの実践的な問題で驚くほど有用である。 より現実的な問題として,(1)密な腕の特徴を持つコンテキスト的帯域幅,(2)非線形報酬関数,(3)報酬分布が時間とともに変化するが相関の度合いが維持される相関帯域幅の一般化を考案し,さらに一歩進める。 この定式化は、レコメンデーションタスクのような、より広い範囲のアプリケーションに役立てる。 この問題を解決するために,Bernoulli bandits に対して条件結合型コンテキスト型 C3 Thompson サンプリングを導入する。 改良されたNadaraya-Watson推定器を埋め込みスペースに組み込むと、Thompsonのサンプリングが組み合わされ、オンラインの学習を再訓練せずに行える。 実証的な結果によると、C3は4つのOpenMLのグラフデータセットで平均累積後悔率を5.7%低下させ、Microsoft News Dataset(MIND)で12.4%のクリックアップを示した。

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