推荐系统中的神经组合聚类赌博机

本研究针对上下文组合赌博机设置中的奖励函数未知性问题，提出了神经UCB聚类方法（NeUClust），通过深度神经网络估计奖励并在每轮选择超级臂，从而实现高效的推荐。研究表明，NeUClust在实际推荐数据集上表现出优于其他算法的后悔值和奖励，展现了其在推荐系统中的显著潜力。