표제지
초록
Abstract
목차
1장 서론 11
2장 Contextual bandit 13
2.1. A Multi-armed Bandit Problem 13
2.2. Contextual bandit problem 15
2.3. 표기법 및 가정 16
3장 알고리즘 18
3.1. 선행연구 18
3.1.1. Online OLS Estimator 18
3.2. Quantile-based bandit 19
3.3. Quantile-based contextual bandit 20
4장 시뮬레이션 22
4.1. 실험설정 22
4.2. 오차가 등분산을 갖는 경우 22
4.3. 오차가 이분산을 갖는 경우 26
5장 실제 데이터 적용 30
5.1. 데이터 소개 30
5.2. 결과 32
5.2.1. 소득분위 하위 10%(τ=0.1) 32
5.2.2. 소득분위 하위 30%(τ=0.3) 33
5.2.3. 소득분위 상위 40%(τ=0.6) 34
5.2.4. 소득분위 상위 10%(τ=0.9) 35
6장 결론 37
참고문헌 38
표 1. 오차가 등분산을 갖는 경우 최적의 arm을 선택하는 비율 23
표 2. 오차가 이분산을 갖는 경우 최적의 arm을 선택하는 비율 26
표 3. lalonde 데이터 변수 설명 31
표 4. 알고리즘별 누적보상 및 평균보상 비교(τ=0.1) 33
표 5. 알고리즘별 누적보상 및 평균보상 비교(τ=0.3) 34
표 6. 알고리즘별 누적보상 및 평균보상 비교(τ=0.6) 35
표 7. 알고리즘별 누적보상 및 평균보상 비교(τ=0.9) 36
그림 4.2.1. 오차가 등분산을 갖는 경우 єt=0.2, 0.1, log(t)/10√t일 때의 누적 보상[이미지참조] 25
그림 4.2.2. 오차가 등분산을 갖는 경우 τ=0.3,0.5,0.7일 때의 QR 추정량의 평균 편차차 25
그림 4.3.1. 오차가 이분산을 갖는 경우 єt이 0.2, 0.1, log(t)/10√t일 때의 누적 보상[이미지참조] 28
그림 4.3.2. 오차가 이분산을 갖는 경우 τ=0.3,0.5,0.7일 때의 QR 추정량의 평균 편차 29
그림 5.1.1. 그룹별 보상의 커널밀도함수 31
그림 5.2.1. 소득분위 하위 10%인 경우 그룹별 보상 분포 32
그림 5.2.2. 소득분위 하위 30%인 경우 그룹별 보상 분포 33
그림 5.2.3. 소득분위 상위 40%인 경우 그룹별 보상 분포 34
그림 5.2.4. 소득분위 상위 10%인 경우 그룹별 보상 분포 35