論文の概要: Online Preselection with Context Information under the Plackett-Luce Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04275v1
• Date: Tue, 11 Feb 2020 09:27:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 01:28:06.864431
• Title: Online Preselection with Context Information under the Plackett-Luce Model
• Title（参考訳）: Plackett-Luceモデルに基づく文脈情報を用いたオンライン事前選択
• Authors: Adil El Mesaoudi-Paul, Viktor Bengs, Eyke H\"ullermeier
• Abstract要約: 本稿では,コンテキスト型マルチアームバンディット問題の拡張について考察する。 一つの代替品(アーム)を選択する代わりに、学習者は代替品のサブセットの形で事前選択する。 本稿では,よく知られたUPBアルゴリズムにインスパイアされたCPPLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.286111512725334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider an extension of the contextual multi-armed bandit problem, in which, instead of selecting a single alternative (arm), a learner is supposed to make a preselection in the form of a subset of alternatives. More specifically, in each iteration, the learner is presented a set of arms and a context, both described in terms of feature vectors. The task of the learner is to preselect $k$ of these arms, among which a final choice is made in a second step. In our setup, we assume that each arm has a latent (context-dependent) utility, and that feedback on a preselection is produced according to a Plackett-Luce model. We propose the CPPL algorithm, which is inspired by the well-known UCB algorithm, and evaluate this algorithm on synthetic and real data. In particular, we consider an online algorithm selection scenario, which served as a main motivation of our problem setting. Here, an instance (which defines the context) from a certain problem class (such as SAT) can be solved by different algorithms (the arms), but only $k$ of these algorithms can actually be run.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一つの代替品(アーム)を選択する代わりに,学習者が代替品のサブセットとして事前選択を行うことを前提とした,コンテキスト的マルチアームバンディット問題の拡張について考察する。 より具体的には、各イテレーションで学習者は、特徴ベクトルの観点で記述された、一連のアームとコンテキストが提示される。 学習者のタスクは、これらのアームの1ドルを事前に選択することであり、最終選択は2番目のステップで行われる。 我々の設定では、各アームには潜在(コンテキスト依存)ユーティリティがあり、プリセレクションに対するフィードバックはPlanet-Luceモデルに従って生成されると仮定する。 本稿では、よく知られたUPBアルゴリズムにインスパイアされたCPPLアルゴリズムを提案し、このアルゴリズムを合成データと実データに基づいて評価する。 特に,問題設定の主な動機となったオンラインアルゴリズム選択シナリオについて考察する。 ここでは、ある問題クラス(SATなど)のインスタンス(コンテキストを定義する)は異なるアルゴリズム(アーム)で解決できるが、実際に実行されるのはこれらのアルゴリズムのわずか$k$のみである。

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