r - 用于价格优化的多臂老虎机分析

Question

最近，我读了一篇题为“Bandits Know the Best Product Price”的博客文章( http://pkghosh.wordpress.com/2013/08/25/bandits-know-the-best-product-price/ )，概述了如何使用多臂老虎机分析进行价格优化。

还有很多关于多臂老虎机分析是否比 A/B 测试更好的讨论(例如“每次都会击败 A/B 测试的 20 行代码”:http://stevehanov.ca/blog/index.php?id=132?utm_medium=referral 与“为什么多臂老虎机分析”相比)武装强盗算法并不比 A/B 测试“更好””: http://visualwebsiteoptimizer.com/split-testing-blog/multi-armed-bandit-algorithm/ )。

我知道有一个名为“bandit”的 R 包，可以用于此类分析。

是否有人有一个玩具示例 - 与博文中的示例相当 - 展示了如何使用 R 应用此方法(在价格优化的背景下 )？

感谢您的帮助。

Answer 1

我最近在做一个关于强盗算法的项目。基本上，强盗算法的性能很大程度上取决于数据集。它非常适合使用搅动数据进行连续测试。那么您需要做什么来测试并根据测试数据调整您的模型。

想要更多地了解bandit，可以阅读这本书，网站优化的bandit算法:http://shop.oreilly.com/product/0636920027393.do 。它很好地解释了基本的 bandit 算法并用 Python 实现。你可以在Github中找到它的代码:https://github.com/johnmyleswhite/BanditsBook 。然而，他们在书中没有谈论上下文强盗。

对于 R，我不太确定。但我刚刚在网上搜索，发现有人用R实现了bandits，代码如下:https://github.com/lotze/bandit

希望对您有帮助。