【摘 要】
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组合在线学习问题研究如何在与环境的交互过程中学习未知参数,逐步找到最优的目标组合。该问题有丰富的应用场景,如广告投放、搜索和推荐等。首先阐述了组合在线学习问题的定义及其框架——组合多臂老虎机问题,归纳了此框架下的经典算法和研究进展;然后具体介绍了该问题的两个实际应用——在线影响力最大化和在线排序学习问题,以及其研究进展;最后展望了组合在线学习问题的未来研究方向。
【机 构】
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上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心,微软亚洲研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.62006151,No.62076161),上海市青年科技英才扬帆计划。
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组合在线学习问题研究如何在与环境的交互过程中学习未知参数,逐步找到最优的目标组合。该问题有丰富的应用场景,如广告投放、搜索和推荐等。首先阐述了组合在线学习问题的定义及其框架——组合多臂老虎机问题,归纳了此框架下的经典算法和研究进展;然后具体介绍了该问题的两个实际应用——在线影响力最大化和在线排序学习问题,以及其研究进展;最后展望了组合在线学习问题的未来研究方向。
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