Algoritmer för att lära sig rangordna webbdokument förutsätter vanligtvis att ett dokuments relevans är oberoende av andra dokument. Detta leder till inlärda rankingfunktioner som ger ranking med redundanta resultat. Däremot har användarstudier visat att mångfald på hög nivå ofta föredras. Vi presenterar två online-lärande algoritmer som direkt lär sig en mångsidig rankning av dokument baserat på användarnas klicka beteende. Vi visar att dessa algoritmer minimerar övergivande, eller alternativt maximerar sannolikheten för att ett relevant dokument hittas i de översta k-positionerna i en rankning. Dessutom uppnår en av våra algoritmer asymptotiskt optimal sämsta prestanda även om användarnas intressen förändras.
En mångsidig rankning för dokument föreslås för att maximera sannolikheten för att nya användare kommer att hitta minst ett relevant dokument REF.
Learning diverse rankings with multi-armed bandits
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}