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講演会情報

情報の探索と活用のジレンマと多腕バンディット問題
講演者:本多淳也(東京大学大学院新領域創成科学研究科)
平成28年6月17日 (金) 16時〜 東京大学理学部七号館214講義室
アブストラクト:

大量のデータから有益な情報を取り出すというビッグデータの分析技術が最近注目を集めていますが、一方で新商品の広告配信やニュース記事の推薦といったの場面では事前に各アイテムのクリック率といったものを予測できる十分なデータが事前に得られていることは多くありません。このような状況ではクリック率がまだよく分かっていないアイテムを積極的に表示するといった情報探索を行う必要がありますが、一方で現時点でクリック率の高そうなアイテムを表示するという情報活用も併せて行わない限りは高い利益を得ることができません。このようなジレンマにおける最適なバランスを探る問題は多腕バンディット問題とよばれ、ウェブ関連の様々な応用と相性がよいことから最近盛んに研究されています。本講演ではこの問題における最も単純な定式化を例にして基本的な考え方を説明するとともに、検索エンジンの最適化といったより具体的な状況に即した定式化に対する探索手法についても紹介します.