論文の概要: Spectral bandits for smooth graph functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18420v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 15:39:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.975892
• Title: Spectral bandits for smooth graph functions
• Title（参考訳）: 滑らかなグラフ関数に対するスペクトル帯域
• Authors: Michal Valko, Rémi Munos, Branislav Kveton, Tomáš Kocák,
• Abstract要約: グラフ上でアームの支払いがスムーズな帯域幅問題について検討する。 このフレームワークは、コンテンツベースのレコメンデーションなど、グラフを含むオンライン学習問題の解決に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.230043580577174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smooth functions on graphs have wide applications in manifold and semi-supervised learning. In this paper, we study a bandit problem where the payoffs of arms are smooth on a graph. This framework is suitable for solving online learning problems that involve graphs, such as content-based recommendation. In this problem, each item we can recommend is a node and its expected rating is similar to its neighbors. The goal is to recommend items that have high expected ratings. We aim for the algorithms where the cumulative regret with respect to the optimal policy would not scale poorly with the number of nodes. In particular, we introduce the notion of an effective dimension, which is small in real-world graphs, and propose two algorithms for solving our problem that scale linearly and sublinearly in this dimension. Our experiments on real-world content recommendation problem show that a good estimator of user preferences for thousands of items can be learned from just tens of nodes evaluations.
• Abstract（参考訳）: グラフ上の滑らか関数は、多様体および半教師付き学習において幅広い応用を持つ。 本稿では,アームの支払いがスムーズなバンディット問題について検討する。 このフレームワークは、コンテンツベースのレコメンデーションなど、グラフを含むオンライン学習問題の解決に適している。 この問題では、推奨できる各項目はノードであり、その期待される評価は隣人に似ている。 目標は、高い評価のアイテムを推奨することです。 最適なポリシに対する累積的後悔がノード数に悪影響を及ぼさないアルゴリズムを提案する。 特に、実世界のグラフでは小さい有効次元の概念を導入し、この次元で線形かつサブ線形にスケールする問題を解くための2つのアルゴリズムを提案する。 実世界のコンテンツレコメンデーション問題に対する実験により,何千もの項目に対するユーザ嗜好の優れた推定が,ほんの数個のノード評価から学習できることが示唆された。

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