広告レコメンドにおける多腕バンディット問題の適用とその解法 - Speee DEVELOPER BLOG
Speeeエンジニアの義田@yoppiblogです。 最近はUZOUのレコメンドエンジンを作っています。 前回、UZOUというアドネットワークのプロダクトで運用している文書間類似度によるレコメンドシステムを紹介しました。 今回は、記事レコメンドではなく、UZOUにおける広告レコメンドにおけるアルゴリズムの紹介と実装及び適用した結果を紹介します。 アルゴリズムには、よく知られている「多腕バンディット問題」を採用しUZOUに適用できる形で解きました。 また、勉強会で発表したスライドも合わせて読んでいただくとイメージしやすい思います。 オレシカナイト#6にて発表した内容になります。 背景と問題 UZOUはアドネットワークなので、広告代理店さん（広告主さん）から広告が入稿されそれをUZOUが導入されているメディアさんに配信します。 記事レコメンド同様、 適当に 広告を選んで配信していたのではユーザ
バンディットアルゴリズムのシミュレータを作ってみました
お手軽に各種バンディットアルゴリズムの特性・性能を比較することができる Web ベースのバンディットアルゴリズムシミュレータを、Yeoman, Bower, Grunt, D3.js, NVD3.js, AngularJS, Bootstrap なんかを使って作ってみましたよ、というお話です。 デモサイト＆ソースコード シミュレータのデモサイトとソースコードはそれぞれ以下になります。 デモサイト : http://playground.k11i.biz/bandit-simulator/ ソースコード : https://github.com/komiya-atsushi/bandit-simulator 動機 とあるお仕事で各種バンディットアルゴリズムの特性を調査・検証したことがあって、そのときは Java で各種アルゴリズム＆シミュレータを実装 → TSV ファイルにシミュレーション結
多腕バンディット テスト - アナリティクス ヘルプ
Google アナリティクス ウェブテストの基盤を成す統計手法について説明します。Google アナリティクスでは、ウェブテストの手法として多腕バンディット方式を採用しています。多腕バンディット テストには、次のような特徴があります。 最も利益の大きい選択肢の特定を目標とする ランダム分布がテストの進行とともに更新される 「多腕バンディット（multi-armed bandit）」という名前は、それぞれに異なる見込み配当率が設定された、「One-armed bandit（片腕の盗賊）」というスロット マシンが複数並んでいる状況を模した仮説テストという意味を持っています。スロット マシンのプレイヤーは、最も見込み配当率が高いスロット マシンを見つけ出す必要がある一方で、利益を最大化する必要もあります。この状況では、これまでの配当率が最も優れているマシンのみをプレイするか、それともさらに配当率
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