Sammanhangsbaserade banditalgoritmer ger principiella inlärningslösningar online för att hitta optimala kompromisser mellan prospektering och exploatering med åtföljande sidoinformation. De flesta kontextuella banditalgoritmer antar helt enkelt att eleven skulle ha tillgång till hela uppsättningen funktioner, som styr generation av utbetalningar från en användare till ett objekt. I praktiken är det dock svårt att uttömma alla relevanta funktioner i förväg, och ofta på grund av sekretess eller provtagning begränsningar många faktorer är omärkliga för algoritmen. Misslyckas modellera sådana dolda faktorer leder ett system att göra ständigt suboptimala förutsägelser. I detta dokument föreslår vi att lära sig de dolda funktionerna för kontextuella banditalgoritmer. Dolda funktioner introduceras uttryckligen i vår belöning generation antagande, utöver de observerbara kontextuella funktioner. En skalbar banditalgoritm uppnås via koordinatnedstigning, där slutna lösningar finns vid varje iteration för både dolda funktioner och banditparametrar. Viktigast av allt är att vi noggrant bevisar att den utvecklade kontextuella banditalgoritmen uppnår en sublinjär övre ånger bunden med hög sannolikhet, och en linjär ånger är oundviklig om man misslyckas med att modellera sådana dolda funktioner. Omfattande experiment på både simuleringar och storskaliga verkliga datauppsättningar verifierade fördelarna med den föreslagna algoritmen jämfört med flera toppmoderna kontextuella banditalgoritmer och befintliga ad-hoc-kombinationer mellan banditalgoritmer och matrisfaktoriseringsmetoder.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF föreslog att man skulle lära sig dolda funktioner för den kontextuella banditen och Zheng et.al.
Learning Hidden Features for Contextual Bandits
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}