Vi studerar uppgiften att maximera belöningar från att rekommendera objekt (åtgärder) till användare i följd interagerar med ett rekommendationssystem. Användare är modellerade som latenta blandningar av C många representativa användarklasser, där varje klass anger en genomsnittlig belöning profil över åtgärder. Både användarfunktioner (blandningsfördelning över klasser) och objektfunktioner (genomsnittlig belöning vektor per klass) är okända a priori. Användarens identitet är den enda kontextuella information som är tillgänglig för eleven samtidigt som den interagerar. Detta framkallar en låg-rank struktur på matrisen av förväntade belöningar r a,b från att rekommendera objekt a till användare b. Problemet minskar till den välkända linjära banditen när någon av användarens eller objektsidans funktioner är helt kända. I den miljö där varje användare, med sin stokastiskt provsmakade smakprofil, interagerar endast för ett litet antal sessioner, utvecklar vi en banditalgoritm för den tvåsidiga osäkerheten. Den kombinerar Robust Tensor Power Method of Anandkumar et al. (2014b) med OFUL:s linjära banditalgoritm för Abbasi-Yadkori et al. (2011)............................................................................................. Vi ger den första rigorösa ånger analys av denna kombination, visar att dess beklaga efter T användarinteraktioner är O(C ε BT ), med B antalet användare. En ingrediens i detta resultat är en ny robusthet egendom OFUL, av oberoende intresse.
Ref överväga en liknande inställning, men använda den robusta tensor effekt metoden för återvinning.
Low-rank Bandits with Latent Mixtures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}