Bandit 算法能较好地平衡探索和利用问题 ( E&E 问题 ),无须事先积累大量数据就能较好地处理冷启动问题,避免根据直接收益/展现实现权重计算而产生的马太效应,避免多数长尾、新品资源没有任何展示机会。利用 Bandit 算法设计的推荐算法可以较好地解决上述问题。 01 ▬ Context-free Bandit 算法 1. 置信上限 ( Up
多臂老虎机问题至今已经被研究了近一个世纪,在目前推荐系统、搜索排序等实时online的系统应用广泛。虽然最初的研究相当曲折,但现在有一大群的人任在研究它,每年发表几百篇论文。Bandit算法也在工业中的实际应…
故在实际的推荐系统中,context-free的MAB算法基本都不会被采用。 与context-free MAB算法对应的是Contextual Bandit算法,顾名思义,这类算法在实现E&E时考虑了上下文信息,因而更加适合实际的个性化推荐场景。 形式化地说,在时间步t,contextual-bandit算法观察到当前用户u_t,以及每个可选择的商品(arm)a的特征向量x_{...
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解决方法之一就是 Multi Armed Bandit(简记为bandit) 算法,该算法赋予商品(视频/文章)一个 Beta 分布,而不是单一的值。每次排序时通过采样随机获得一个排序值,通过这种随机性来加大商品排序的变动性。但同时beta分布的均值会跟着商品的表现而改变,这样就能对商品进行区分,让表现好的商品有更大的概率获得高排序值,而...
Bandit算法早已应用在Smart Decision华策落地项目中:国内某家券商拥有千万级客户群体,其手机移动端APP对客户展示过滤新闻文章与资讯广告。这样的资讯服务由于其至关重要的时效性,需快速识别客户感兴趣的资讯内容。 传统的资讯推荐模型,包括协同过滤或者基于内容的过滤和混合方法,通过识别用户之间的相似性资讯阅读历史,提供了...
其中Ex,r 为期望。对应 Context-free 的 Thompson Sampling 算法,算法3给出一种相应的 contextual bandit 算法:Linear Thompson Sampling 算法。 03 场景应用 1. 文案创意选择 传统的 Test-rollout 策略分为 Testing Period 和 Post-testing Period,它在给定的测试周期内分配等量流量,挑选出指标表现最优的文案并切换...
Bandit问题-基础、算法、理论、应用-分享 多臂老虎机问题至今已经被研究了近一个世纪,在目前推荐系统、搜索排序等实时online的系统应用广泛。虽然最初的研究相当曲折,但现在有一大群的人任在研究它,每年发表几百篇论文。Bandit算法也在工业中的实际应用中找到了自己的应用场景,特别是在在线推荐系统中,数据很容易获得,...
其中Ex,r为期望。对应 Context-free 的 Thompson Sampling 算法,算法3给出一种相应的 contextual bandit 算法:Linear Thompson Sampling 算法。 03 ▬ 场景应用 1. 文案创意选择 传统的 Test-rollout 策略分为 Testing Period 和 Post-testing Period,它在给定的测试周期内分配等量流量,挑选出指标表现最优的文案并...
Bandit算法早已应用在Smart Decision华策落地项目中:国内某家券商拥有千万级客户群体,其手机移动端APP对客户展示过滤新闻文章与资讯广告。这样的资讯服务由于其至关重要的时效性,需快速识别客户感兴趣的资讯内容。 传统的资讯推荐模型,包括协同过滤或者基于内容的过滤和混合方法,通过识别用户之间的相似性资讯阅读历史,提供了...