En stokastisk kombinatorisk semibandit är ett online inlärningsproblem där en lärande agent vid varje steg väljer en delmängd av marken objekt med begränsningar, och sedan observerar stokastiska vikter av dessa objekt och får sin summa som en payoff. I detta dokument avslutar vi problemet med beräknings- och provtagningseffektiv inlärning i stokastiska kombinatoriska semibanditer. I synnerhet analyserar vi en UCB-liknande algoritm för att lösa problemet, vilket är känt för att vara beräkningseffektiva; och bevisa O(KL(1/ på) log n) och O( ε KLn log n) övre gränser på dess n-steg ånger, där L är antalet markobjekt, K är det maximala antalet valda objekt, och  till är gapet mellan den förväntade avkastningen av de optimala och bästa suboptimala lösningar. Det gapberoende bandet är tätt upp till en konstant faktor och det gapfria bandet är tätt upp till en polylogaritmisk faktor.
Det faktum att vi lär rankning strategier påminner om stokastiska combinatorial semi-bandits REF, där antalet armar i schemat är en parameter för inlärningsproblem.
Tight Regret Bounds for Stochastic Combinatorial Semi-Bandits
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}