Nyligen finns det ett ökat intresse för att använda punktprocesser för att modellera kontinuerliga användaraktiviteter. Detta ramverk har resulterat i nya modeller och förbättrad prestanda i olika tillämpningar. De flesta tidigare verk fokuserar dock på "open loop"-inställningen där lärda modeller används för prediktiva uppgifter. Vanligtvis är vi intresserade av den "slutna slingan" där en policy måste läras in för att införliva användarnas återkopplingar och styra användaraktiviteter till önskvärda stater. Även om punktprocesser har god prediktiv prestanda, är det inte klart hur man använder dem för den utmanande slutna slinga aktivitet vägledande uppgift. I detta dokument föreslår vi en ram för att omformulera punktprocesser till stokastiska differentialekvationer, vilket gör att vi kan utöka metoderna från stokastisk optimal kontroll för att ta itu med det aktivitetsledande problemet. Vi utformar också en effektiv algoritm och visar att vår metod vägleder användaraktiviteter till önskade tillstånd mer effektivt än toppmoderna.
Wang m.fl. REF använder stokastisk kontroll och förstärkt inlärning för att ta itu med användaraktivitetens vägledande problem och återkoppling i sociala system.
A Stochastic Differential Equation Framework for Guiding Online User Activities in Closed Loop
{'venue': 'AISTATS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}