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。 其中,T 为实验的总步数;at*为在时间步时有最大期望收益的arm,不能提前得知。 LinUCB算法的优势: 计算复杂...
Bandit算法是一类用来实现Exploitation-Exploration机制的策略。根据是否考虑上下文特征,Bandit算法分为context-free bandit和contextual bandit两大类。接下来我们即将介绍考虑上下文特征的一种在线学习算法-LinUCB,我们在计算参数及最后推荐结果的时候,用到以下几部分的信息:上下文特征 x,用户的反馈 c。而这些信息在每次反馈及...
Bandit算法是一类用来实现Exploitation-Exploration机制的策略。根据是否考虑上下文特征,Bandit算法分为context-free bandit和contextual bandit两大类。 1. UCB Context-free Bandit算法有很多种,比如 ϵ−greedy、softmax、Thompson Sampling、UCB(Upper Confidence Bound)等。 在此,重点介绍一下UCB方法的基本思想。在统...
UCB这样的context-free类算法,忽略了用户作为一个个活生生的个体本身的兴趣点、偏好、购买力等因素都是不同的。 LinUCB是处理Contextual Bandit的一个方法,在LinUCB中,设定每个arm的期望收益为该arm的特征向量(context)的线性函数,如下: LinUCB与相对于传统的在线学习(online learning)模型(比如ftrl)相比,主要有2点区别...
result = np.random.randn(1)ifresult > bandit:#return a positive reward.return1else:#return a negative reward.return-1# The Policy-Based Agent# The code below established our simple neural agent. It takes as input the current state, and returns an action. This allows the agent to take ac...
论文分析了已有的Bandit算法,包括UCB、E-Greedy、Thompson Smapling,然后提出了LinUCB算法,LinUCB分为两种: 简单的线性不相交模型 disjoint LinUCB 混合相交的线性模型 hybrid LinUCB 概述 人生中有很多选择问题,当每天中午吃饭的时候,需要选择吃饭的餐馆,那么就面临一个选择,是选择熟悉的好吃的餐馆呢,还是冒风险选择一个...
这篇文章讲述了Netflix对用户看到的视频封面进行个性化筛选的方法,但更具有普适性意义的是以此案例为载体的contextual bandit exploration方法,以及基于replay的离线效果无偏评估方法。 What & Why 本文要解决的核心问题是在Netflix的推荐系统中,为给用户推荐的每部剧集选择不同的封面图片,以提高用户的点击和观看时长。
In the contextual bandit framework, multiple arms represent different actions or strategies the agent can take, and each arm provides a certain reward based on the context or environment it is pulled in. The agent receives a contextual observation or information before each decision and aims to se...
2.2 Contextual bandit 多臂老虎机如果不考虑上下文场景,类似于推荐系统中的兜底策略,对于所有用户一样的策略,叫做context-free bandit。 如果考虑上下文信息,会让不同的用户推荐结果千人千面,叫做contextual bandit [2]。 典型的contextual bandit步骤包括 次尝试,在每一次尝试 ...
这篇文章讲述了Netflix对用户看到的视频封面进行个性化筛选的方法,但更具有普适性意义的是以此案例为载体的contextual bandit exploration方法,以及基于replay的离线效果无偏评估方法。 原文链接:https://medium.com/netflix-techblog/artwork-personalization-c589f074ad76 ...