本文是对背景上下文算法的一个全面的研究和综述，重点关注依靠监督学习的优化原则的实用方法，并利用大量的监督学习数据集进行了实证评估。研究发现，最近使用不确定性乐观主义的方法在整体上效果最好，其次是通过上下文多样性暗示进行探索的简单贪心基线。

Feb, 2018

我们设计了第一个算法来解决具有资源限制的情境赌博问题，包括具有任意策略集的情境赌博和背包式赌博，并证明了具有接近最优统计属性的遗憾保证。

Feb, 2014

本文分析了数据污染攻击在上下文匹配个体决策中的应用及其攻击机制，并在实验中展示了这种攻击算法的效率。

Aug, 2018

提供了第一个通用的、效率高的算法，用于解决序列决策中存在的、现有算法在大型连续行动空间中表现不佳的问题，该算法基于（i）监督学习和（ii）行动空间的优化的计算预言，并显示其比标准基线方法表现更好。

Jul, 2022

我们设计了一种渐近上限最优算法，并充分利用线性结构和精确探索，从而减少了在多种合理情境下的失算，数值结果表明，与其他基准算法相比，我们的方法大大减少了失算。

Oct, 2019

为延伸时间不变线性模型假设限制，我们提出了一种上下文 Bandits 的线性模型扩展，该模型具有基线奖励和处理效应两个部分，并已在移动健康研究中做了实验证明其有效性。

Nov, 2017

在线商业领域，推荐系统对增强用户体验至关重要。本篇研究论文探讨了基于上下文的强化学习模型 —— 上下文强化学习框架，作为实现个性化推荐的强大工具。我们深入研究了该领域中的挑战、先进算法与理论、协同策略，以及开放性问题和未来前景。与现有相关教程不同，（1）我们专注于上下文强化学习的探索视角，以减轻推荐系统中的 “马太效应”，即物品的热门度导致富者更富、贫者更贫；（2）除了传统的线性上下文强化学习，我们还将专注于神经上下文强化学习，近年来成为重要的分支，从经验和理论两方面探究神经网络如何增进上下文强化学习的个性化推荐；（3）我们将介绍最新的话题 —— 协同神经上下文强化学习，以结合用户异质性和用户相关性，为推荐系统定制；（4）我们将提供和讨论神经上下文强化学习在个性化推荐中的新兴挑战和未解问题，特别是对于大型神经模型。

Dec, 2023

本篇论文针对强异质性或复杂结果模型容易引起难以估计问题的上下文匹配算法，通过整合因果推断文献中的平衡方法来降低其偏差估计的问题，并对具有平衡的线性上下文匹配算法进行损失分析，从而展示了其在多个监督学习数据集上的实用优势以及在初级训练数据中模拟模型错误和偏见的工作中所展现出的优越性。

Dec, 2018

本文提出了针对广义线性情境臂的上界置信度算法，实现了与众不同的性能，同时我们还分析了更简单的上界置信度算法，在特定情况下证明了该算法具有最优的后悔。

Feb, 2017

通过构建即时自适应干预研究中的任务来填补现有的方法论空白，提供了一个在线演员 - 评论算法的框架来构建和完善基于数据的即时自适应干预，以此解决移动健康领域的可解释性问题。

Jun, 2017