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Upper Confidence Bound
Upper Confidence Bound
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推荐系统利用置信度来为用户定制内容以提高参与度
研究人员开发了一个新的框架，通过量化模型置信度来改进推荐系统。该方法区分了低活跃用户（LAUs）和高活跃用户（HAUs）的策略，以提高参与度和满意度。对于LAUs，系统会抑制不可靠的推荐；而对于HAUs，则鼓励内容探索。该框架在直播平台上进行了测试，提高了LAUs的留存率和满意度，并增加了HAUs的兴趣多样性。
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New UCB strategies enhance adaptive deep neural networks for edge computing
Researchers have introduced four new Upper Confidence Bound (UCB) strategies to Adaptive Deep Neural Networks (ADNNs) for edge computing environments. These strategies, including UCB-Bayes, UCB-Tuned, and UCB-V, aim to …