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基于位置的点击模型的强盗学习排序：个性化和均等待遇
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章提出了通用的MAB框架，用于在线学习排序和基于位置点击模型的关键要素捕捉。同时，开发了GreedyRank和UCBRank两种算法，分别适用于个性化和相等的排序处理。研究证明这两种算法在不同问题设置下都非常高效。
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关键要点
- 提出了第一个通用的MAB框架，用于在线学习排序和基于位置点击模型的关键要素捕捉。
- 开发了GreedyRank和UCBRank两种算法，分别适用于个性化和相等的排序处理。
- 研究证明这两种算法在不同问题设置下都非常高效。
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