Accurately evaluating new policies (e.g. ad-placement models, ranking
functions, recommendation functions) is one of the key prerequisites for
improving interactive systems. While the conventional approach to evaluation
该研究调查了在线情境决策问题的离线公式化，其目标是利用在行为策略下收集的过往互动来评估、选择和学习新的、潜在更好性能的策略。通过采用悲观主义的原则构建对策略最坏情况性能的上限界，我们超越了点估计器，引入了对一类广泛的重要性加权风险估计器的新颖、完全经验的集中界。这些界足够一般，覆盖了大多数现有的估计器，并为新估计器的开发铺平了道路。特别地，在类别中寻求最紧密的界的追求激发了一种新的估计器（LS），该估计器对大的重要性权重进行对数平滑。LS 的界证明比所有竞争者都紧，自然而然地导致改进的策略选择和学习策略。广泛的策略评估、选择和学习实验证明了 LS 的多样性和有利性能。