DCM Bandits: Multiplayer Information Asymmetric Cascading Bandits for Multiple Clicks
Di cosa parla
Più agenti scelgono elementi della stessa lista che gli utenti scorrono e si possono avere più clic nella sessione. Lo studio adatta questo modello a casi dove gli agenti hanno informazioni diverse sulle azioni o sulle ricompense e propone algoritmi che commettono sempre meno errori nel tempo; se la probabilità di fermarsi è bassa non serve conoscere l'ordine di interruzione. Esperimenti mostrano che vedere tutti i clic invece del solo primo cambia molto la coordinazione.
Cosa permette di osservare
Permette di esplorare come far cooperare più agenti che scelgono da una lista condivisa quando non hanno le stesse informazioni e quanto la quantità di feedback (tutti i clic vs solo il primo) influisce sulle decisioni.
Dalla fonte
In this work, we extend the Dependent Click Model (DCM) Bandits to a multiplayer information-asymmetric setting, where multiple agents interact with a shared ranked list and may observe multiple clicks per session, introducing new challenges for selection strategies. We study asymmetry in (1) actions and (2) rewards, providing sublinear regret guarantees for three settings where at least one asymmetry is present. Establishing matching information-theoretic lower bounds for these settings is left as an open problem. We further show that for small termination probabilities, the termination ranking need not be known, improving on prior single-agent results. Experiments confirm that our algorithms perform well across asymmetric environments and highlight the critical role of feedback structure, specifically the distinction between full versus first-click feedback, in coordinating exploratio…