Hierarchical Contextual Uplift Bandits for Catalog Personalization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Agrawal, Anupam, Mohanty, Rajesh, Bhattacharjee, Shamik, Mittal, Abhimanyu |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A Tractable Online Learning Algorithm for the Multinomial Logit Contextual Bandit
von: Agrawal, Priyank, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Agrawal, Priyank, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Multi-User Contextual Cascading Bandits for Personalized Recommendation
von: Park, Jiho, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Park, Jiho, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Budget-Constrained Causal Bandits: Bridging Uplift Modeling and Sequential Decision-Making
von: Pillai, Abhirami
Veröffentlicht: (2026)
von: Pillai, Abhirami
Veröffentlicht: (2026)
Sparse Nonparametric Contextual Bandits
von: Flynn, Hamish, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Flynn, Hamish, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Algorithms for Logistic Contextual Slate Bandits with Bandit Feedback
von: Goyal, Tanmay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Goyal, Tanmay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Linear Contextual Bandits with Interference
von: Xu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Constrained Contextual Bandits with Adversarial Contexts
von: Sarkar, Dhruv, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sarkar, Dhruv, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Contextual Bandits for Unbounded Context Distributions
von: Zhao, Puning, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Puning, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Exploitation and Exploration of Contextual Bandits
von: Ban, Yikun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ban, Yikun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Uncertainty of Joint Neural Contextual Bandit
von: Guo, Hongbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Hongbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Contextual Linear Bandits with Delay as Payoff
von: Zhang, Mengxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Mengxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Group-Sensitive Offline Contextual Bandits
von: Guo, Yihong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Yihong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multiplayer Information Asymmetric Contextual Bandits
von: Chang, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chang, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differentially Private Kernelized Contextual Bandits
von: Pavlovic, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pavlovic, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Contextual Bandits with Stage-wise Constraints
von: Pacchiano, Aldo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pacchiano, Aldo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Designing an Interpretable Interface for Contextual Bandits
von: Maher, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Maher, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FinTRec: Transformer Based Unified Contextual Ads Targeting and Personalization for Financial Applications
von: Katariya, Dwipam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Katariya, Dwipam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Calibrated Recommendations with Contextual Bandits
von: Feijer, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Feijer, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Batched Nonparametric Contextual Bandits
von: Jiang, Rong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiang, Rong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tree Ensembles for Contextual Bandits
von: Nilsson, Hannes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nilsson, Hannes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Markov Decision Processes under Fully Bandit Feedback
von: Zhuo, Zhengjia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhuo, Zhengjia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Single Index Bandits: Generalized Linear Contextual Bandits with Unknown Reward Functions
von: Kang, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kang, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Offline Contextual Bandits in the Presence of New Actions
von: Kishimoto, Ren, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kishimoto, Ren, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Active Learning for Stochastic Contextual Linear Bandits
von: Brunskill, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Brunskill, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimal Regret for Policy Optimization in Contextual Bandits
von: Levy, Orin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Levy, Orin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PAC Off-Policy Prediction of Contextual Bandits
von: Wan, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wan, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploration via Feature Perturbation in Contextual Bandits
von: Yi, Seouh-won, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yi, Seouh-won, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fast Best-in-Class Regret for Contextual Bandits
von: Girard, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Girard, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Competing Bandits in Decentralized Contextual Matching Markets
von: Parikh, Satush, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Parikh, Satush, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Contextual Bandits with Uninformed Feedback Graphs
von: Zhang, Mengxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Mengxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Thompson Sampling in Partially Observable Contextual Bandits
von: Park, Hongju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Park, Hongju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Risk-sensitive Satisficing in Contextual Bandits
von: Ito, Shogo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ito, Shogo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fairness and Privacy Guarantees in Federated Contextual Bandits
von: Solanki, Sambhav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Solanki, Sambhav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Offline Contextual Bandit with Counterfactual Sample Identification
von: Gilotte, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gilotte, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Partially Observable Contextual Bandits with Linear Payoffs
von: Zeng, Sihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zeng, Sihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph Neural Network with Two Uplift Estimators for Label-Scarcity Individual Uplift Modeling
von: Zhu, Dingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Dingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning When to Trust in Contextual Bandits
von: Ghasemi, Majid, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ghasemi, Majid, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Causal Contextual Bandits with Adaptive Context
von: Madhavan, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Madhavan, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Contextual Bandits with Budgeted Information Reveal
von: Gan, Kyra, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gan, Kyra, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Decentralized Contextual Bandits with Network Adaptivity
von: Deng, Chuyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Deng, Chuyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
A Tractable Online Learning Algorithm for the Multinomial Logit Contextual Bandit
von: Agrawal, Priyank, et al.
Veröffentlicht: (2020) -
Multi-User Contextual Cascading Bandits for Personalized Recommendation
von: Park, Jiho, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Budget-Constrained Causal Bandits: Bridging Uplift Modeling and Sequential Decision-Making
von: Pillai, Abhirami
Veröffentlicht: (2026) -
Sparse Nonparametric Contextual Bandits
von: Flynn, Hamish, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Efficient Algorithms for Logistic Contextual Slate Bandits with Bandit Feedback
von: Goyal, Tanmay, et al.
Veröffentlicht: (2025)