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J-GLOBAL ID:202002268820595273   整理番号:20A2443380

スパース相互作用を介したオンライン推薦に対する隠れ特徴を持つ文脈的バンディット【JST・京大機械翻訳】

Contextual Bandits With Hidden Features to Online Recommendation via Sparse Interactions
著者 (4件):
資料名:
巻: 35  号:ページ: 62-72  発行年: 2020年 
JST資料番号: T0134A  ISSN: 1541-1672  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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オンライン推薦は多くの応用で重要な特徴である。実際に,ユーザと推薦者システム間の相互作用はまばらであり,即ち,ユーザは推薦者システムと必ずしも相互作用しない。例えば,いくつかのユーザは,詳細へのクリックの代わりに推薦の周りをスイープすることを好む。したがって,ゼロの応答は必ずしも負の応答ではなく,非応答である。1項目だけがユーザに推薦された場合,これらの2つの状況を区別することは悪くなり,さらに情報は少ない。ほとんどの既存の推薦戦略は,非応答と負の応答の違いを無視している。本論文では,スパース相互作用を介してオンライン推薦を行うための新しい方法を提案した。オンライン推薦のために,hSAORと名付けた文脈的帯域アルゴリズムを設計した。著者らの方法は,類似のアイテムが同様に魅力的であると仮定することによって,ユーザが相互作用しているかどうかについて確率的推定を行う。それは,すべての非応答を無視して,ユーザ選好モデルを構築するために,正と負の応答を使用する。理論解析と実験結果はその有効性を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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人工知能  ,  マーケティング 
タイトルに関連する用語 (4件):
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