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Online Clustering of Adversarial Bandits
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内容提要
本研究提出COLDB和CONDB算法，克服传统多臂赌博机在用户反馈处理中的局限性，实现基于偏好反馈的协作决策，有效分组用户，证明其在推荐系统中的重要性。
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关键要点
- 本研究提出COLDB和CONDB算法，克服传统多臂赌博机在用户反馈处理中的局限性。
- 实现基于偏好反馈的协作决策，有效分组用户。
- 通过理论分析和实证验证证明了COLDB和CONDB算法的有效性。
- 该研究对需要多用户协作的推荐系统具有重要影响。
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