推荐算法之Thompson(汤普森)采样

最新推荐文章于 2025-11-06 10:32:15 发布
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#推荐系统

本文深入探讨了Thompson采样算法，首先介绍了贝塔分布的基础知识，包括其作为概率分布的特性、形状参数α和β的作用。通过理解贝塔分布，可以更好地掌握Thompson采样在推荐系统和探索-利用问题中的应用。
10天速通强化学习-001--MAB、贪心、上置信界、汤普森采样
m0_72169557的博客
02-21 1179
数据的稳定性，监督学习数据稳定不变，强化学习数据从外界获得一直在变。
汤普森采样（Thompson sampling）
就很秃然
12-31 2040
本文章为离散知识的整理，如有错误，请提出！ 先了解Beta分布，beta(a,b)： 这里只要记住：a>b,图像往右倾，高概率取得较大值；a<b,图像往左倾，高概率取得较低值。 在可以应用到现实场景：K个老虎机，每个老虎机遵循着各自的获奖概率，即a=中将概率，假设为1；b=不中奖概率，假设为0。那么玩家肯定希望多中将，即1的概率高。那么在beta(a,b)中，a>b,中将概率高时，分布情况刚好是往右倾，取得1的概率更高；相反一样。因此beta刚好适用于这种情况。 ..
强化学习推荐系统：不同的探索策略——汤普森采样探索策略（4.4）
最新发布
白水的博客
11-06 983
《强化学习推荐系统中的汤普森采样探索策略》介绍了推荐系统中强化学习的探索策略，重点阐述了汤普森采样方法。汤普森采样通过贝叶斯推断估计每个动作的最优概率，利用Beta分布作为先验分布，结合观测数据更新后验分布。该方法能有效平衡探索与利用，适用于二值奖励场景，通过参数调整动态优化策略。文章包含数学推导和Python实现代码，展示了该策略在5臂赌博机问题中的应用。
推荐系统三十六式学习笔记：原理篇.MAB问题|16|简单却有效的Bandit算法
weixin_43597208的博客
07-03 2367
今天给你介绍了Bandit算法。Bandit算法把每个用户看成一个多变的环境，待推荐的物品就如同赌场里老虎机的摇臂，如果推荐了符合用户心目中喜欢的，就好比是从一台老虎机中摇出了金币一样。今天重点介绍的Bandit算法有汤普森采样，UCB算法,Epsilon贪婪算法,并且用模拟的方式对比了它们的效果，汤普森采样以实现简单和效果显著而被人们喜爱，需要时不妨先试一下它。
AI技术内参069-推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法
sucaiwa的博客
04-26 1090
周三的分享里，我们讨论了一种叫作UCB（Upper Confidence Bound）的算法。这种算法的核心是使用均值和标准差组成对物品的估计，并且利用这种估计达到EE的效果。同时，我们也提到，UCB的最大问题就是并没有真正达到随机的效果。今天，我们来看一种不太一样的算法，叫“
【算法应用】Thompson Sampling--汤普森采样应用之代码篇 （Python）
一只松鼠怪的博客
05-18 7839
汤普森采样--Thompson Sampling 应用代码，汤普森采样解决最优路径问题。
精选资源
广告优化：使用强化学习算法（如汤普森采样和上限可信度）来优化最佳广告
02-05
广告优化：使用强化学习算法（如汤普森采样和上限可信度）来优化最佳广告
汤普森采样(Thompson sampling): 理论支持
Growth Diary
08-26 4396
a、UCB算法部分使用概率分布（仅置信区间上界）来量化不确定性，而Thompson sampling基于贝叶斯思想，全部用概率分布来表达不确定性(避免马太效应)b、UCB采用确定的选择策略，可能导致每次返回结果相同（不是推荐想要的），而Thompson Sampling则是随机化策略c、Thompson sampling实现相对更简单，UCB计算量更大（可能需要离线/异步计算），在计算机广告、文章推荐领域，效果与UCB不相上下。
汤普森采样
zh515858237的专栏
02-06 320
如题。
机器学习-强化学习-汤普森采样
03-01
机器学习-强化学习-汤普森采样 强化学习： 汤普森采样： 我们需要在有效的勘探与开发之间找到适当的平衡。 与UCB算法不同，汤普森采样算法是一种概率算法。 该算法具有代表我们对世界的感知以及我们认为这些机器中的每台机器的实际预期收益可能位于的分布。 与UCB相比，Thomas采样的优点之一是它可以适应延迟的反馈。 我将使用与UCB算法相同的数据集。 与UCB算法相比，汤普森采样算法产生了更好的结果（能够在尽可能少的回合中确定最佳广告）。 该算法的工作原理如下： 在第n轮中，我们为每个广告i考虑两个数字： N1（n）：-直到第n轮我获得奖励1的广告的次数， N0（n）：-广告获得奖励​​0到第n轮的次数。 对于每个广告i，我们从以下分布中随机抽取：0i（n）= B（N1（n）+1，N0（n）+1） 我们选择最高0i（n）的广告
Thompson Sampling 汤普森选样 最优路线问题 demo
07-05
根据python简单模拟交通环境模拟交通环境，根据汤普森选样建模解决最优路线问题。道路条数以及道路随机情况可自行更改。非常简单。
【优化算法】基于Thompson 采样实现多目标优化问题附matlab代码.zip
06-12
【优化算法】基于Thompson 采样实现多目标优化问题附matlab代码
汤普森算法_什么是汤普森采样（Thompson sampling）？
weixin_26970501的博客
01-15 2626
最初步的是ε-Greedy Algorithm，以ε的概率，随机选一个arm， 1-ε的概率选择目前为止(第t次选择)最好的arm。更新Q(a)的公式如下。 其中Nt(a)是选择action - a的次数。然后是改进的Upper Confidence Bounds。改进的目的是低效率的随机探索；增加探索尚未置信的、uncertainty比较高的arm。也就是说，探索尽可能有潜力的arm。所以呢，U...
Thompson Sampling(汤普森采样)
makerNo的博客
08-04 1197
1.power socket problem 一个robot快没电了，Robot 进入了一个包含 5 个不同电源插座的充电室。这些插座中的每一个都会返回略有不同的电荷量，我们希望在最短的时间内让 Baby Robot 充满电，所以我们需要找到最好的插座，然后使用它直到充电完成。 作为介绍，为了让事情更容易处理，让我们简化power socket problem问题。现在，当一个随机变量只有两种可能的结果时，它的行为可以用伯努利分布来描述。用每个socket能充电或不能充电来代替返回会变化数额的电荷。奖励只有
汤普森采样(Thompson sampling): Beta分布直观理解(可视化)
Growth Diary
08-26 815
2、曝光(α+β)比较大，且点击(α)比较小的情况，点击比较差的情况，返回值大多在0.2左右。3、曝光(α+β)比较小，需要探索的情况，返回的概率具有跳跃性，没有放弃还很大机会播放出去。1、曝光(α+β)比较大，且点击(α)比较好的情况，可见现在返回的值大部分在0.8左右。》得附录，进一步理解直观理解Beta分布。4、线上基本情况，实际情况基本是这样。
RL - 强化学习 上置信界算法 (UCB) 和 汤普森采样算法 (TS)
AGI
06-01 3366
上置信界算法和汤普森采样算法是两种解决多臂老虎机问题的经典方法。多臂老虎机问题是一种探索与利用的平衡问题，即在有限的尝试次数内，如何选择最优的动作（拉动哪根拉杆）来最大化累积奖励。上置信界算法是一种基于置信区间的方法，根据每个动作的期望奖励和不确定性来计算一个上界，然后选择上界最大的动作。汤普森采样算法是一种基于贝叶斯推断的方法，根据每个动作的先验分布和观测数据来更新后验分布，然后，从后验分布中采样一个参数，再根据该参数选择最优的动作。这两种方法都能有效地平衡探索与利用，从而达到较低的累积懊悔。
汤姆森采样
fly_time2012的专栏
09-10 1265
https://toutiao.io/posts/584etm/preview
汤普森采样在在线网络收入管理中的应用
"这篇研究论文探讨了在网络收入管理中如何运用汤普森采样(Thompson Sampling)策略来实现最佳动态定价，以在有限的销售季节内最大化零售商的收入。在库存有限、需求函数参数未知的情况下，零售商需要平衡探索与开发的...
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