Personliga webbtjänster strävar efter att anpassa sina tjänster (reklam, nyhetsartiklar etc.) till enskilda användare genom att använda både innehåll och användarinformation. Trots några framsteg på senare tid är detta problem fortfarande problematiskt av minst två skäl. För det första är webbtjänsten försedd med dynamiskt föränderliga pooler av innehåll, vilket gör traditionella samarbetsfiltreringsmetoder otillämpliga. För det andra kräver skalan av de flesta webbtjänster av praktiskt intresse lösningar som både är snabba när det gäller lärande och beräkning. I detta arbete modellerar vi personlig rekommendation av nyhetsartiklar som ett kontextuellt banditproblem, en principiell metod där en inlärningsalgoritm sekventiellt väljer artiklar för att tjäna användare baserat på kontextuell information om användare och artiklar, samtidigt som den anpassar sin artikel-urvalsstrategi baserat på användar-klick feedback för att maximera totala användarklick. Bidragen från detta arbete är trefaldiga. För det första föreslår vi en ny, allmän kontextuell banditalgoritm som är beräkningseffektiv och väl motiverad av inlärningsteori. För det andra hävdar vi att alla banditalgoritmer kan utvärderas tillförlitligt offline med hjälp av tidigare inspelade slumpmässig trafik. Slutligen, med hjälp av denna offline utvärderingsmetod, har vi framgångsrikt tillämpat vår nya algoritm till en Yahoo! Front Page Today Module dataset med över 33 miljoner händelser. Resultaten visade en 12,5% klicklyft jämfört med en vanlig sammanhangsfri banditalgoritm, och fördelen blir ännu större när data blir mer knapp.
Li et al REF introducerar en kontextuell banditalgoritm som rekommenderar nyheter baserade på kontextuell information om användare och berättelser.
A contextual-bandit approach to personalized news article recommendation
{'venue': "WWW '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}