李宏荣获2023年首尔时间检验奖
某中心高级首席科学家李宏因其2010年发表的论文《基于上下文赌博方法的个性化新闻文章推荐》获得2023年首尔时间检验奖。该论文由魏楚、John Langford和Robert E. Schapire共同撰写，提出了一种创新的个性化推荐引擎方法。
研究背景与意义
首尔时间检验奖"每年颁发给在前一届万维网会议上发表的论文作者，该论文正如其名，经受住了时间的考验"。李宏表示："这篇论文从一个新颖的角度解决了一个重要问题，最终成为出版后多年来的基础技术之一。该论文将推荐视为强化学习问题，这在那时并不是一个流行的观点。"
技术突破
上下文赌博方法
研究团队提出了一种上下文赌博方法来驱动新闻内容的个性化推荐，"在这种方法中，学习算法基于用户和文章的上下文信息顺序选择文章服务用户，同时根据用户点击反馈调整文章选择策略，以最大化总用户点击量。"
李宏指出："新闻内容在一天内每小时都在变化。这就是为什么我们需要一个解决方案来快速适应变化的内容，并向用户推荐最佳内容。"在这个过程中，解决方案必须平衡两个相互竞争的目标：最大化用户满意度和收集关于用户兴趣与内容"匹配度"的信息。
算法优势
上下文赌博算法是一类特殊的强化学习问题，非常适合这种场景。该论文开发了实用的上下文赌博算法，优化了用户参与度指标，如点击率、下游收入或其他业务影响。
实际应用价值
作者报告称，他们的"计算高效的上下文赌博算法"不仅带来了更高的点击率，而且解决了扩展挑战，因为它可以"使用先前记录的随机流量进行可靠的离线评估"。该评估技术本身也在其他基于网络的场景中得到了应用。
长期影响
李宏后来致力于将其方法扩展到以长期用户参与度衡量效用的场景。"实际上，决策会改变用户行为，进而改变他们与网站交互的未来方式以及未来的效用。因此，系统应该能够考虑这些长期影响，并做出决策以最大化长期效用而不是短期效用。"
获奖感言
李宏表示："科学家经常在论文中发表创新。当发明停留在纸面上而没有到达现实世界时，感觉故事并不完整。这个奖项是对该发明产生持久影响的认可，不仅在我们研究的问题上，而且在该领域和行业的其他部分。我很感激获得这个奖项，并欣慰地看到这项已有13年历史的工作仍然有用。"
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