Klassisk samarbetsfiltrering och innehållsbaserade filtreringsmetoder försöker lära sig en statisk rekommendationsmodell med tanke på träningsdata. Dessa tillvägagångssätt är långt ifrån idealiska inom mycket dynamiska rekommendationsdomäner såsom nyhetsrekommendation och beräkningsreklam, där uppsättningen av objekt och användare är mycket flytande. I detta arbete undersöker vi en adaptiv klusterteknik för innehållsrekommendation baserad på prospekterings-exploateringsstrategier i kontextuella multiarmade banditinställningar. Vår algoritm tar hänsyn till de samverkanseffekter som uppstår på grund av interaktionen mellan användarna med objekten, genom att dynamiskt gruppera användare baserat på de objekt som beaktas och samtidigt gruppera objekt baserat på likheten mellan de kluster som induceras över användarna. Den resulterande algoritmen utnyttjar därmed preferensmönster i data på ett sätt som liknar samarbetsfiltreringsmetoder. Vi tillhandahåller en empirisk analys av medelstora real-world datauppsättningar, visar skalbarhet och ökad förutsägelse prestanda (mätt med klick-genom-hastighet) över state-of-the-art metoder för klusterbanditer. Vi ger också en ångeranalys inom en standard linjär stokastisk buller inställning.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF utvidgade denna algoritm till att omfatta klustring av objekt.
Collaborative Filtering Bandits
{'venue': "SIGIR '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}