この論文で提案されているUCB（Upper Confidence Bound）アルゴリズムは、零和行列ゲームとバンディットフィードバック問題と関連性があります。両者とも意思決定者が不完全情報下で行動しなければならず、フィードバックから学習していく必要があります。UCBアルゴリズムはそのような状況下でも効果的に意思決定を支援します。零和行列ゲームでは相手プレイヤーや自身の行動・報酬情報を考慮しながら最適戦略を見つけることが求められます。一方、バンディットフィードバック問題では未知数値関数から得られた部分情報を元にオンライン意思決定を改善していきます。UCBアルゴリズムはこれら二つの問題領域間で架け橋として活躍します。