Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
The multi armed bandit problem under delayed rewards conditions in digital campaign management
Año:2018
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial,
  • Investigación operativa
Datos
Descripción
The most representative allocation strategies to deal with the multi-armed bandit problem are analyzed in a context with delayed rewards by means of a numerical study based on a discrete event simulation. The scenario that we address is a digital marketing content recommendation system, called campaign management, used by marketers to create specific digital content that can be issued or configured for viewing by certain population segments according to a series of business variables, user profile or behavior. Both batch mode and online update architectures are considered for feedback from the different contents displayed to users. The results show that possibilistic reward (PR) methods outperform other allocation strategies in this scenario with delayed rewards.
Internacional
Si
Nombre congreso
11th International Conference of the ERCIM (European Research Consortium for Informatics and Mathematics) Working Group on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2018)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Pisa, Italia
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-9963-2227-5-9
DOI
Fecha inicio congreso
14/12/2018
Fecha fin congreso
16/12/2018
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10
Hasta la página
10
Título de las actas
Programme and Abstracts
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Miguel Martín
  • Autor: Antonio Jimenez Martin (UPM)
  • Autor: Alfonso Mateos Caballero (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de análisis de decisiones y estadística
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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