ExplorationandExploitation(EE問題，探索與開發(fā))是計算廣告和推薦系統(tǒng)里常見的一個問題，為什么會有EE問題？簡單來說，是為了平衡推薦系統(tǒng)的準確性和多樣性。

EE問題中的Exploitation就是：對用戶比較確定的興趣，當然要利用開采迎合，好比說已經掙到的錢，當然要花；而exploration就是：光對著用戶已知的興趣使用，用戶很快會膩，所以要不斷探索用戶新的興趣才行，這就好比雖然有一點錢可以花了，但是還得繼續(xù)搬磚掙錢，不然花完了就得喝西北風。

2、Bandit算法

Bandit算法是解決EE問題的一種有效算法，我們先來了解一下Bandit算法的起源。Bandit算法來源于歷史悠久的賭博學，它要解決的問題是這樣的：

一個賭徒，要去搖老虎機，走進賭場一看，一排老虎機，外表一模一樣，但是每個老虎機吐錢的概率可不一樣，他不知道每個老虎機吐錢的概率分布是什么，那么每次該選擇哪個老虎機可以做到最大化收益呢？這就是多臂賭博機問題（Multi-armedbanditproblem,K-armedbanditproblem,MAB）。

怎么解決這個問題呢？最好的辦法是去試一試，不是盲目地試，而是有策略地快速試一試，這些策略就是Bandit算法。

Bandit算法如何同推薦系統(tǒng)中的EE問題聯系起來呢？假設我們已經經過一些試驗，得到了當前每個老虎機的吐錢的概率，如果想要獲得最大的收益，我們會一直搖哪個吐錢概率最高的老虎機，這就是Exploitation。但是，當前獲得的信息并不是老虎機吐錢的真實概率，可能還有更好的老虎機吐錢概率更高，因此還需要進一步探索，這就是Exploration問題。

下面，我們就來看一下一些經典的Bandit算法實現吧，不過我們還需要補充一些基礎知識。

3、基礎知識

3.1累積遺憾

Bandit算法需要量化一個核心問題：錯誤的選擇到底有多大的遺憾？能不能遺憾少一些？所以我們便有了衡量Bandit算法的一個指標：累積遺憾：

這里t表示輪數,r表示回報。公式右邊的第一項表示第t輪的期望最大收益，而右邊的第二項表示當前選擇的arm獲取的收益，把每次差距累加起來就是總的遺憾。

對應同樣的問題，采用不同bandit算法來進行實驗相同的次數，那么看哪個算法的總regret增長最慢，那么哪個算法的效果就是比較好的。

3.2Beta分布

有關Beta分布，可以參考帖子：https://www.zhihu.com/question/30269898。這里只做一個簡單的介紹。beta分布可以看作一個概率的概率分布。它是對二項分布中成功概率p的概率分布的描述。它的形式如下：

其中，a和b分別代表在a+b次伯努利試驗中成功和失敗的次數。我們用下面的圖來說明一下Beta分布的含義：

上圖中一共有三條線，我們忽略中間的一條線，第一條線中a=81，b=219。也就是說在我們進行了300次伯努利試驗中，成功81次，失敗219次的情況下，成功概率p的一個分布，可以看到，p的概率在0.27左右概率最大，但我們不能說成功的概率就是0.27，這也就是頻率派和貝葉斯派的區(qū)別，哈哈。此時，我們又做了300次試驗，此時在總共600次伯努利試驗中，成功了181次，失敗了419次，此時成功概率p的概率分布變味了藍色的線，在0.3左右概率最大。

4、經典Bandit算法原理及實現

下文中的收益可以理解為老虎機吐錢的觀測概率。

4.1樸素Bandit算法

先隨機試若干次，計算每個臂的平均收益，一直選均值最大那個臂。

4.2Epsilon-Greedy算法

選一個(0,1)之間較小的數epsilon，每次以epsilon的概率在所有臂中隨機選一個。以1-epsilon的概率選擇截止當前，平均收益最大的那個臂。根據選擇臂的回報值來對回報期望進行更新。

這里epsilon的值可以控制對exploit和explore的偏好程度，每次決策以概率ε去勘探Exploration，1-ε的概率來開發(fā)Exploitation，基于選擇的item及回報，更新item的回報期望。

對于Epsilon-Greedy算法來首，能夠應對變化，即如果item的回報發(fā)生變化，能及時改變策略，避免卡在次優(yōu)狀態(tài)。同時Epsilon的值可以控制對Exploit和Explore的偏好程度。越接近0，越保守，只想花錢不想掙錢。但是策略運行一段時間后，我們已經對各item有了一定程度了解，但沒用利用這些信息，仍然不做任何區(qū)分地隨機Exploration，這是Epsilon-Greedy算法的缺點。

4.3Thompsonsampling算法

Thompsonsampling算法用到了Beta分布，該方法假設每個老虎機都有一個吐錢的概率p，同時該概率p的概率分布符合beta(wins,lose)分布，每個臂都維護一個beta分布的參數，即wins,lose。每次試驗后，選中一個臂，搖一下，有收益則該臂的wins增加1，否則該臂的lose增加1。

每次選擇臂的方式是：用每個臂現有的beta分布產生一個隨機數b，選擇所有臂產生的隨機數中最大的那個臂去搖。

4.4UCB算法

前面提到了，Epsilon-Greedy算法在探索的時候，所有的老虎機都有同樣的概率被選中，這其實沒有充分利用歷史信息，比如每個老虎機之前探索的次數，每個老虎機之前的探索中吐錢的頻率。

那我們怎么能夠充分利用歷史信息呢？首先，根據當前老虎機已經探索的次數，以及吐錢的次數，我們可以計算出當前每個老虎機吐錢的觀測概率p'。同時，由于觀測次數有限，因此觀測概率和真實概率p之間總會有一定的差值?，即p'-?<=p<=p'+?。

基于上面的討論，我們得到了另一種常用的Bandit算法：UCB(UpperConfidenceBound)算法。該算法在每次推薦時，總是樂觀的認為每個老虎機能夠得到的收益是p'+?。

好了，接下來的問題就是觀測概率和真實概率之間的差值?如何計算了，我們首先有兩個直觀的理解：1）對于選中的老虎機，多獲得一次反饋會使?變小，當反饋無窮多時，?趨近于0，最終會小于其他沒有被選中的老虎機的?。2）對于沒有被選中的老虎機，?會隨著輪數的增大而增加，最終會大于其他被選中的老虎機。

因此，當進行了一定的輪數的時候，每個老虎機都有機會得到探索的機會。UCB算法中p'+?的計算公式如下：

其中加號前面是第j個老虎機到目前的收益均值，后面的叫做bonus，本質上是均值的標準差，T是目前的試驗次數，n是該老虎機被試次數。

為什么選擇上面形式的?呢，還得從Chernoff-HoeffdingBound說起：

因此(下面的截圖來自于知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/32356077)：

5、代碼實現

接下來，我們來實現兩個基本的Bandit算法，UCB和Thompsonsampling算法。

5.1UCB算法

代碼中有詳細的注釋，所以我直接貼完整的代碼了：

importnumpyasnpT=1000#T輪試驗N=10#N個老虎機true_rewards=np.random.uniform(low=0,high=1,size=N)#每個老虎機真實的吐錢概率estimated_rewards=np.zeros(N)#每個老虎機吐錢的觀測概率，初始都為0chosen_count=np.zeros(N)#每個老虎機當前已經探索的次數，初始都為0total_reward=0#計算deltadefcalculate_delta(T,item):ifchosen_count[item]==0:return1else:returnnp.sqrt(2*np.log(T)/chosen_count[item])#計算每個老虎機的p+delta，同時做出選擇defUCB(t,N):upper_bound_probs=[estimated_rewards[item]+calculate_delta(t,item)foriteminrange(N)]item=np.argmax(upper_bound_probs)reward=np.random.binomial(n=1,p=true_rewards[item])returnitem,rewardfortinrange(1,T):#依次進行T次試驗#選擇一個老虎機，并得到是否吐錢的結果item,reward=UCB(t,N)total_reward+=reward#一共有多少客人接受了推薦#更新每個老虎機的吐錢概率estimated_rewards[item]=((t-1)*estimated_rewards[item]+reward)/tchosen_count[item]+=1

5.2Thompsonsampling算法

Thompsonsampling算法涉及到了beta分布，因此我們使用pymc庫來產生服從beta分布的隨機數，只需要一行代碼就能在選擇合適的老虎機。

np.argmax(pymc.rbeta(1+successes,1+totals-successes))