Sammanhangsbaserade banditalgoritmer har blivit populära för online rekommendationssystem som Digg, Yahoo! Buzz, och nyheter rekommendation i allmänhet. Offline utvärdering av effektiviteten av nya algoritmer i dessa applikationer är avgörande för att skydda användarupplevelser online men mycket utmanande på grund av deras "partiella-märkning" natur. Vanlig praxis är att skapa en simulator som simulerar online-miljön för problemet till hands och sedan köra en algoritm mot denna simulator. Att skapa själva simulatorn är dock ofta svårt och modellering av fördomar är vanligtvis oundvikligt införd. I detta dokument introducerar vi en reprismetod för kontextuell analys av banditalgoritm. Vår metod skiljer sig från simulatorbaserade tillvägagångssätt och är helt datadriven och mycket enkel att anpassa till olika tillämpningar. Ännu viktigare är att vår metod kan ge bevisligen opartiska utvärderingar. Våra empiriska resultat på en storskalig nyhetsartikel rekommendation dataset som samlats in från Yahoo! Framsidan överensstämmer väl med våra teoretiska resultat. Dessutom, jämförelser mellan vår offline replay och online hink utvärdering av flera kontextuella bandit algoritmer visar noggrannhet och effektivitet av vår offline utvärderingsmetod.
Författarna i REF föreslog att använda historiska data för objektiv offline utvärdering av nyhetsartikel rekommendation modeller genom replay och avvisande provtagning.
Unbiased offline evaluation of contextual-bandit-based news article recommendation algorithms
{'venue': "WSDM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}