duongpothead
New member
[Sản phẩm này dành riêng cho bạn, đừng bỏ lỡ!]: (https://shorten.asia/W8G4He9F)
### Thuật toán Bandit trong truy xuất thông tin
Các thuật toán Bandit là một nhóm các thuật toán học máy được sử dụng để tối ưu hóa việc lựa chọn một chuỗi các hành động trong một môi trường với sự không chắc chắn.Chúng thường được sử dụng trong quảng cáo trực tuyến, trong đó mục tiêu là tối đa hóa số lượng nhấp chuột hoặc chuyển đổi từ một ngân sách nhất định.
Trong truy xuất thông tin, các thuật toán Bandit có thể được sử dụng để cải thiện thứ hạng của kết quả tìm kiếm.Bằng cách tự động thích nghi với sở thích của người dùng, các thuật toán Bandit có thể giúp đảm bảo rằng các kết quả phù hợp nhất được hiển thị trước tiên.
Một trong những thuật toán Bandit phổ biến nhất để truy xuất thông tin là thuật toán lấy mẫu ** Thompson **.Thuật toán này hoạt động bằng cách lấy mẫu ngẫu nhiên từ phân phối các hành động có thể, và sau đó chọn hành động có phần thưởng dự kiến cao nhất.Việc phân phối các hành động có thể được cập nhật sau mỗi vòng lấy mẫu, dựa trên kết quả của các vòng trước.
Các thuật toán Bandit đã được chứng minh là có hiệu quả trong việc cải thiện thứ hạng của kết quả tìm kiếm.Trong một nghiên cứu được thực hiện bởi Microsoft, các thuật toán Bandit đã có thể cải thiện tỷ lệ nhấp qua kết quả tìm kiếm lên tới 10%.
Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về các thuật toán Bandit để truy xuất thông tin, tôi sẽ giới thiệu các tài nguyên sau:
* [Thuật toán Bandit để truy xuất thông tin] ([1708.02043] What is the Role of Recurrent Neural Networks (RNNs) in an Image Caption Generator?)
* [Lấy mẫu Thompson để truy xuất thông tin] ([1706.04558] Graphs with degree complete labeling)
* [Một cuộc khảo sát về các thuật toán Bandit để truy xuất thông tin] ([1801.03056] Discriminant-Stability in $p$-adic Lie Towers of Number Fields)
### hashtags
* #banditalgorithms
* #informationretrieval
* #Machinelearning
=======================================
[Sản phẩm này dành riêng cho bạn, đừng bỏ lỡ!]: (https://shorten.asia/W8G4He9F)
=======================================
### Bandit algorithms in information retrieval
Bandit algorithms are a class of machine learning algorithms that are used to optimize the selection of a sequence of actions in an environment with uncertainty. They are often used in online advertising, where the goal is to maximize the number of clicks or conversions from a given budget.
In information retrieval, bandit algorithms can be used to improve the ranking of search results. By dynamically adapting to the user's interests, bandit algorithms can help to ensure that the most relevant results are shown first.
One of the most popular bandit algorithms for information retrieval is the **Thompson sampling algorithm**. This algorithm works by randomly sampling from a distribution of possible actions, and then choosing the action that has the highest expected reward. The distribution of possible actions is updated after each round of sampling, based on the results of the previous rounds.
Bandit algorithms have been shown to be effective in improving the ranking of search results. In a study conducted by Microsoft, bandit algorithms were able to improve the click-through rate of search results by up to 10%.
If you are interested in learning more about bandit algorithms for information retrieval, I would recommend the following resources:
* [Bandit Algorithms for Information Retrieval](https://arxiv.org/abs/1708.02043)
* [Thompson Sampling for Information Retrieval](https://arxiv.org/abs/1706.04558)
* [A Survey of Bandit Algorithms for Information Retrieval](https://arxiv.org/abs/1801.03056)
### Hashtags
* #banditalgorithms
* #informationretrieval
* #Machinelearning
=======================================
[Sản Phẩm Mới Vào - Nhanh Tay Sở Hữu Ngay!]: (https://shorten.asia/W8G4He9F)
