Vi överväger en ny formulering av den multiarmade banditmodellen, som vi kallar den kontextuella banditen med begränsat sammanhang, där endast ett begränsat antal funktioner kan nås av eleven vid varje iteration. Denna nya formulering motiveras av olika online-problem som uppstår i kliniska prövningar, recommender system och uppmärksamhet modellering. Häri anpassar vi den vanliga multi-armade bandit algoritmen som kallas Thompson Sampling för att dra nytta av vår begränsade kontextinställning, och föreslår två nya algoritmer, som kallas Thompson Sampling with Restrikted Context (TSRC) och Windows Thompson Sampling with Restrikted Context (WTSRC), för hantering av stationära respektive icke-stationära miljöer. Våra empiriska resultat visar på fördelar med de föreslagna strategierna för flera verkliga datauppsättningar.
Ref överväga en ny formulering av det kontextuella banditproblemet när det finns begränsningar i sammanhanget, dvs. där endast ett begränsat antal funktioner kan nås av eleven vid varje iteration.
Context Attentive Bandits: Contextual Bandit with Restricted Context
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}