Évaluation basée sur des données d'algorithmes de bandits contextuels et application à la recommandation dynamique

Data-driven evaluation of contextual bandit algorithms and applications to dynamic recommendation

• Auteur / Autrice : Olivier Nicol
• Direction : Philippe Preux, Jérémie Mary
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 18/12/2014
• Etablissement(s) : Lille 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique fondamentale de Lille (2002-2014)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Données massives

Prise de décision (statistique)

Évaluation

Algorithmes

Apprentissage automatique

Bootstrap (statistique)

Systèmes de recommandation (informatique)

Mots clés libres

Jeux de bandits

Résumé

Ce travail de thèse a été réalisé dans le contexte de la recommandation dynamique. La recommandation est l'action de fournir du contenu personnalisé à un utilisateur utilisant une application, dans le but d'améliorer son utilisation e.g. la recommandation d'un produit sur un site marchant ou d'un article sur un blog. La recommandation est considérée comme dynamique lorsque le contenu à recommander ou encore les goûts des utilisateurs évoluent rapidement e.g. la recommandation d'actualités. Beaucoup d'applications auxquelles nous nous intéressons génèrent d'énormes quantités de données grâce à leurs millions d'utilisateurs sur Internet. Néanmoins, l'utilisation de ces données pour évaluer une nouvelle technique de recommandation ou encore comparer deux algorithmes de recommandation est loin d'être triviale. C'est cette problématique que nous considérons ici. Certaines approches ont déjà été proposées. Néanmoins elles sont très peu étudiées autant théoriquement (biais non quantifié, borne de convergence assez large...) qu'empiriquement (expériences sur données privées). Dans ce travail nous commençons par combler de nombreuses lacunes de l'analyse théorique. Ensuite nous discutons les résultats très surprenants d'une expérience à très grande échelle : une compétition ouverte au public que nous avons organisée. Cette compétition nous a permis de mettre en évidence une source de biais considérable et constamment présente en pratique : l'accélération temporelle. La suite de ce travail s'attaque à ce problème. Nous montrons qu'une approche à base de bootstrap permet de réduire mais surtout de contrôler ce biais.

The context of this thesis work is dynamic recommendation. Recommendation is the action, for an intelligent system, to supply a user of an application with personalized content so as to enhance what is refered to as "user experience" e.g. recommending a product on a merchant website or even an article on a blog. Recommendation is considered dynamic when the content to recommend or user tastes evolve rapidly e.g. news recommendation. Many applications that are of interest to us generates a tremendous amount of data through the millions of online users they have. Nevertheless, using this data to evaluate a new recommendation technique or even compare two dynamic recommendation algorithms is far from trivial. This is the problem we consider here. Some approaches have already been proposed. Nonetheless they were not studied very thoroughly both from a theoretical point of view (unquantified bias, loose convergence bounds...) and from an empirical one (experiments on private data only). In this work we start by filling many blanks within the theoretical analysis. Then we comment on the result of an experiment of unprecedented scale in this area: a public challenge we organized. This challenge along with a some complementary experiments revealed a unexpected source of a huge bias: time acceleration. The rest of this work tackles this issue. We show that a bootstrap-based approach allows to significantly reduce this bias and more importantly to control it.