AI技术内参
洪亮劼
Etsy数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
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人工智能国际顶级会议 (31讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?
011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同?
012 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?
013 | WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计
014 | WSDM 2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
015 | WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?
016 | The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?
017 | The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?
018 | The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?
019 | SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系
020 | SIGIR 2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?
021 | SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?
022 | CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?
023 | CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?
024 | CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?
025 | ICML 2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击?这或许只是个错觉
026 | ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
027 | ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?
028 | ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?
029 | ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?
030 | ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?
复盘 7 | 一起来读人工智能国际顶级会议论文
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)
033 | 经典搜索核心算法:语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法:单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法:配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法:列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测,有哪些基础指标?
041 | 搜索系统评测,有哪些高级指标?
042 | 如何评测搜索系统的在线表现?
043 | 文档理解第一步:文档分类
044 | 文档理解的关键步骤:文档聚类
045 | 文档理解的重要特例:多模文档建模
046 | 大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势
047 | 多轮打分系统概述
048 | 搜索索引及其相关技术概述
049 | PageRank算法的核心思想是什么?
050 | 经典图算法之HITS
051 | 社区检测算法之“模块最大化 ”
052 | 机器学习排序算法经典模型:RankSVM
053 | 机器学习排序算法经典模型:GBDT
054 | 机器学习排序算法经典模型:LambdaMART
055 | 基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型
056 | 基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型
057 | 基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型
复盘 1 | 搜索核心技术模块
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一:矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三:分解机
064 | 高级推荐模型之一:张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二:协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三:优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法
070 | 推荐系统评测之一:传统线下评测
071 | 推荐系统评测之二:线上评测
072 | 推荐系统评测之三:无偏差估计
073 | 现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构
074 | 现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统
075 | 现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈
076 | 基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机
077 | 基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统
078 | 基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块
广告系统核心技术 (18讲)
079 | 广告系统概述
080 | 广告系统架构
081 | 广告回馈预估综述
082 | Google的点击率系统模型
083 | Facebook的广告点击率预估模型
084 | 雅虎的广告点击率预估模型
085 | LinkedIn的广告点击率预估模型
086 | Twitter的广告点击率预估模型
087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型
088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”?
089 | 广告的竞价策略是怎样的?
090 | 如何优化广告的竞价策略?
091 | 如何控制广告预算?
092 | 如何设置广告竞价的底价?
093 | 聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
094 | 归因模型:如何来衡量广告的有效性
095 | 广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?
096 | 如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?
自然语言处理及文本处理核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
计算机视觉核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
数据科学家与数据科学团队养成 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
热点话题讨论 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
结束语 (0讲)
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068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法

洪亮劼 2018-03-21
这周,我们来讨论 EE 策略,周一介绍了 EE 的综合情况。今天来看一种最基本的思路,叫作 UCB(Upper Confidence Bound)算法

EG 算法

在介绍 UCB 算法之前,我们先来看一种更加简单的 EE 算法,叫 EG(Epsilon-Greedy)算法
我们先来回顾一下 EE 的主要目的。EE 的核心思想是说,我们对当前物品的估计往往是有限的、不准确的,需要不断尝试来增强对整个环境的了解,进而能够更加准确地对每个物品进行估计。
可以说,EG 算法是最简单也是最基本的 EE 算法。EG 算法的基本思路是这样的:既然我们当前对所有物品的估计是不完整的,那就可以随机地显示所有物品来获取数据。假设我们现在有一千个物品,我们对每个物品都需要估计一个数值,比如点击率。很显然,这个点击率的估计受以下两个因素的影响:已经显示了什么样的物品和显示的次数。那么,要想进一步提高这个估计值的准确度,EG 算法认为我们必须对所有物品进行“探索”(Explore)。
具体来说,EG 算法的流程是这样的:对于所有的物品,在概率 P 的情况下,按照当前的估计值来显示物品。回到刚才点击率的例子,那就是在概率 P 的情况下,谁的点击率高就显示谁。然后在概率 1-P 的情况下,随机地在所有物品中选择显示对象。如果我们从所有用户的角度来看,也就是说,P% 的用户看到的是根据点击率排序的物品,而 (1-P)% 的用户看到的是随机的物品。
EG 的想法是,虽然在最开始的时候,这种随机性可能会带来用户体验的下降,也就是那 (1-P)% 的用户会持续看到随机的内容,但是在牺牲这部分用户体验的情况下,随着时间的推移,慢慢地从整体上来看,对所有物品的估计会更加准确,P% 的那部分用户的体验会增加。这也就是一种牺牲小部分用户体验来换取大部分用户体验的思路。

UCB 算法的核心思路

我们刚才讲了 EG 算法的基本思路。很显然,EG 有一个很大的问题,那就是有一个固定百分比的用户持续看到的都是随机的内容,这就太过于局限
那么,我们能不能根据对物品的估计,来动态地调整显示物品的可能性呢?
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精选留言(2)

  • 不玩
    请问标准差是怎么计算的?我理解经验的点击率就是总的click除以总的show
    2018-11-04
    1
  • 林彦
    如果有一大堆物品的 UCB 打分值是一样的,是不是可以考虑引进一个随机数来打破平衡?

    搜索资料过程中提到LinUCB可以根据物品的特征,涉及的用户特征,所在页面的信息得出一些特征值,用这些特征值的组合计算来预估物品的期望值和UCB值作为打分,再根据实际结果更新特征值。我的理解分数一样时也是先随机选择一个。

    Thompson sampling会引入概率分布,每次生成的值是根据参数已计算好的概率分布来生成的,是随机的。
    2018-03-23
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