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Budgeted Multi-Armed Bandits with Asymmetric Confidence Intervals

Heyden, Marco 1; Arzamasov, Vadim 2; Fouché, Edouard 3; Böhm, Klemens 3
1 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Theoretische Informatik (ITI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD)
Institut für Theoretische Informatik (ITI)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsdatum 25.08.2024
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 979-84-00-70490-1
KITopen-ID: 1000176779
Erschienen in Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
Veranstaltung 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (2024), New York City, NY, USA, 25.08.2024 – 29.08.2024
Verlag Association for Computing Machinery (ACM)
Seiten 1073–1084
Vorab online veröffentlicht am 24.08.2024
Nachgewiesen in Dimensions
Scopus
OpenAlex

Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000176779
Veröffentlicht am 02.12.2024
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1145/3637528.3671833
Scopus
Dimensions
Zitationen: 1
BibTeX (UTF-8) BibTeX (ASCII) EndNote/Refer (.enw) RIS CSL-JSON ISI
Seitenaufrufe: 30
seit 02.12.2024
Downloads: 21
seit 11.12.2024
Cover der Publikation
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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