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Multinomial Logit
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新型DMNL老虎机模型将多样性融入选择预测
研究人员推出了一种多样化多项式Logit（DMNL）情境老虎机，这是一种将多样性融入相关性驱动的选择预测的新型模型。该模型通过将次模多样性函数直接纳入选择概率来解决现有情境老虎机的局限性。为了处理由此产生的组合优化计算上的棘手问题，他们提出了一种名为OFU-DMNL的算法，该算法使用基于乐观UCB的方法进行逐项组合构建。
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新型适配器将基础模型嵌入离散选择模型，保留经济学逻辑
研究人员开发了一种新颖的两阶段适配器，用于将基础模型与离散选择模型集成，确保经济学逻辑得以保留。该方法将基础模型预测嵌入多项 logit 结构中，并带有符号约束地拟合结构系数，然后应用神经网络校正。该方法保证了边际替代率的保留，并在各种数据集和基础模型上展示了显著的准确性提升，平均提高了 6.4 个百分点，同时保持了成本单调性。
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新算法优化产品选择和展示位置
研究人员在多项 Logit 选择框架下开发了新的优化产品组合和展示位置的算法。这些算法同时处理乘法和一般位置效应模型，旨在改进现代平台上的决策。所提出的 P2MLE-UCB 和 GP2-UCB 方法在数值实验中实现了遗憾最优的表征，并优于现有基准。