論文の概要: Incentivizing Exploration with Selective Data Disclosure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1811.06026v7
- Date: Wed, 13 Nov 2024 01:28:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-15 15:21:27.435886
- Title: Incentivizing Exploration with Selective Data Disclosure
- Title（参考訳）: 選択的データ開示による探索のインセンティブ付け
- Authors: Nicole Immorlica, Jieming Mao, Aleksandrs Slivkins, Zhiwei Steven Wu,
- Abstract要約: 効率的な探索を促すレコメンデーションシステムを提案し設計する。
エージェントは順次到着し、固定されたが未知のアクション固有の分布から引き出されたアクションを選択し、報酬を受け取る。
フレキシブル・頻繁な行動モデルを用いた探索において,最適な後悔率が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.11902902106014
- License:
- Abstract: We propose and design recommendation systems that incentivize efficient exploration. Agents arrive sequentially, choose actions and receive rewards, drawn from fixed but unknown action-specific distributions. The recommendation system presents each agent with actions and rewards from a subsequence of past agents, chosen ex ante. Thus, the agents engage in sequential social learning, moderated by these subsequences. We asymptotically attain optimal regret rate for exploration, using a flexible frequentist behavioral model and mitigating rationality and commitment assumptions inherent in prior work. We suggest three components of effective recommendation systems: independent focus groups, group aggregators, and interlaced information structures.
- Abstract（参考訳）: 効率的な探索を促すレコメンデーションシステムを提案し設計する。
エージェントは順次到着し、固定されたが未知のアクション固有の分布から引き出されたアクションを選択し、報酬を受け取る。
このレコメンデーションシステムは、選択された元アンテの過去のエージェントのサブシーケンスからのアクションと報酬を各エージェントに提示する。
このように、エージェントは、これらのサブシーケンスによって中等化される、シーケンシャルな社会的学習に従事している。
我々は、フレキシブルな頻繁な行動モデルを用いて、事前の作業に固有の合理性とコミットメントの仮定を緩和し、探索のために最適な後悔率を漸近的に達成する。
効果的な推薦システムの3つの構成要素として,独立したフォーカスグループ,グループアグリゲータ,インターレース情報構造を提案する。
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