Sep, 2023

双重高维情境赌臂：联合组合定价的可解释模型

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TL;DR我们提出了一种基于上下文强化学习的联合组合和定价方法，该方法可以在零售业务中解决选品问题和定价问题，通过计算和真实案例研究证明了该方法的有效性。
发现论文，激发创造
  • 低秩在线动态组合优化与双重上下文信息

    电子商务领域中的个性化推荐和动态组合问题的新型低秩模型，通过有效算法和实验验证，实现了高效利用用户和商品特征，并显著改进了既有文献中的表现。

    Apr, 2024

  • 高维线性多臂赌博机与背包问题

    研究如何在高维度环境下应用稀疏估计和在线学习算法改进上下文强化学习中的多臂老虎机与背包问题，通过联合在线估计和原始 - 对偶框架，控制背包容量，从而取得了特征维度对数级依赖的次线性遗憾，同时在数据贫瘠和数据丰富情况下实现了最优遗憾结果。

    Nov, 2023

  • 资源丰富的情境臂控制器

    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

  • 具有大动作空间的上下文臂匠算法的实用化

    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

  • 平衡线性情境臂

    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

  • 上下文臂选择模型

    介绍了在上下文密集应用中的模型选择问题及其解决方案，该方案适用于线性上下文密集应用，并在先验知识下达到了较低的后验概率。

    Jun, 2019

  • 上下文推荐系统中的估计问题

    通过整合因果推断文献中的平衡方法，开发了参数和非参数上下文强化学习算法来实现对初始估计偏差问题的更少敏感性，并在域上提供了带有平衡的上下文强化学习的第一个遗憾界分析

    Nov, 2017

  • 基于上下文多臂赌博机的时变用户兴趣个性化推荐

    研究了在高度非静态环境中的情境赌博问题，提出了一种高效的自适应学习算法，并提供了理论上的遗憾分析来证明在时间长度 $T$ 的情况下，实现了遗憾的亚线性缩放。此外，将该算法扩展到混合收益的更一般情况下，并进行了实证实验，证明了该算法在两种设置下对基线算法的优势。

    Feb, 2020

  • 线性上下文强化学习模型选择的通用自适应算法

    在上下文强化学习中进行模型选择是一项重要的补充问题。本研究提出了一些新的算法，这些算法可以在数据自适应的情况下进行探索，并提供模型选择保证。

    Nov, 2021

  • 差分隐私上下文线性赌博机

    本篇论文研究了解决上下文线性赌博机问题的隐私学习算法，其中采用联合差分隐私的定义将经典的线性 - UCB 算法转换成联合差分隐私算法，并在其中使用高斯噪声或 Wishart 噪声，使结果算法的遗憾得到了限制。此外，还给出了任何 MAB 问题私有算法必须产生的额外遗憾的第一个下限。

    Sep, 2018