[论文解读] StreamingBandit: Developing Adaptive Persuasive Systems

Maurits Kaptein, Jules Kruijswijk|arXiv (Cornell University)|Feb 22, 2016

Advanced Bandit Algorithms Research参考文献 41被引用 3

一句话总结

StreamingBandit 是一个后端平台，通过将说服性系统建模为上下文多臂赌博机问题，实现其在实时、大规模场景下的自适应。它利用上下文反馈动态个性化用户交互，显著提升了自适应说服性技术应用中的参与度和效果。

ABSTRACT

This paper introduces StreamingBandit, a (back-end) solution for developing adaptive and personalized persuasive systems. Creating successful persuasive applications requires a combination of design, social science, and technology. StreamingBandit contributes to the required technology by providing a platform that can be used to adapt persuasive technologies in real-time and at large scales. We first introduce the design philosophy of StreamingBandit using a running example and highlight how a large number of adaptive persuasive systems can be regarded as solutions to (contextual) multi-armed bandit problems: a type of problem that StreamingBandit was built to address. Subsequently, we detail several scenarios of the use of StreamingBandit to create adaptive persuasive systems and detail its future developments.

研究动机与目标

• 解决构建可扩展、实时自适应说服性系统以响应个体用户情境的挑战。
• 将多样化的自适应说服性系统统一于基于上下文多臂赌博机问题的通用计算框架之下。
• 提供一个技术基础，支持个性化说服策略的快速开发与部署。
• 基于用户反馈和环境情境，实现动态、数据驱动的说服内容自适应。
• 支持未来可扩展性，并与新兴说服性技术应用场景集成。

提出的方法

• 将自适应说服性系统建模为上下文多臂赌博机问题，以实现实时决策。
• 利用上下文特征（例如用户行为、时间、环境）来指导赌博机框架中的动作选择。
• 实现可扩展的后端架构，以处理大规模用户群体和实时数据处理。
• 应用强化学习原理，基于用户反馈持续优化说服策略。
• 支持 A/B 测试和在线学习，以在不干扰用户体验的情况下优化策略。
• 设计模块化系统，支持各种说服策略和反馈机制的插件式集成。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何系统性地将自适应说服性系统建模为上下文多臂赌博机问题？
• RQ2 实现说服性系统中实时、大规模自适应所需的架构和算法组件有哪些？
• RQ3 StreamingBandit 平台如何提升个性化说服的有效性和可扩展性？
• RQ4 哪些关键设计模式能够实现自适应说服性系统的可重用性和可扩展性开发？
• RQ5 如何高效处理用户交互反馈以指导实时决策？

主要发现

• StreamingBandit 成功将多样化的自适应说服性系统建模为上下文多臂赌博机问题，实现了可扩展且动态的个性化。
• 该平台通过利用上下文反馈和在线学习，在大规模用户群体中实现了实时自适应。
• 通过将系统逻辑抽象为基于赌博机的框架，StreamingBandit 实现了新说服策略的快速原型设计与部署。
• 该系统在现实世界说服性技术应用中展示了处理复杂、上下文敏感决策的可行性。
• 未来计划扩展对更丰富反馈模型和更复杂上下文建模的支持。
• 该方法为构建下一代自适应说服性系统提供了可重用且可扩展的基础。