論文の概要: Preference Modeling with Context-Dependent Salient Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09615v2
• Date: Sat, 27 Jun 2020 01:45:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 18:53:44.720421
• Title: Preference Modeling with Context-Dependent Salient Features
• Title（参考訳）: 文脈依存型サルエント特徴を用いた選好モデル
• Authors: Amanda Bower and Laura Balzano
• Abstract要約: 本稿では,各項目の特徴について,ノイズの多いペアワイド比較から,項目集合のランキングを推定する問題を考察する。 私たちのキーとなる観察は、他の項目から分離して比較した2つの項目は、機能の健全なサブセットのみに基づいて比較できるということです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.403492796441434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of estimating a ranking on a set of items from noisy pairwise comparisons given item features. We address the fact that pairwise comparison data often reflects irrational choice, e.g. intransitivity. Our key observation is that two items compared in isolation from other items may be compared based on only a salient subset of features. Formalizing this framework, we propose the salient feature preference model and prove a finite sample complexity result for learning the parameters of our model and the underlying ranking with maximum likelihood estimation. We also provide empirical results that support our theoretical bounds and illustrate how our model explains systematic intransitivity. Finally we demonstrate strong performance of maximum likelihood estimation of our model on both synthetic data and two real data sets: the UT Zappos50K data set and comparison data about the compactness of legislative districts in the US.
• Abstract（参考訳）: 提案手法では,各項目の特徴量に対するノイズ対比較から,項目集合のランキングを推定する問題を考える。 ペア比較データが不合理な選択をしばしば反映しているという事実に対処する。 重要な観察は、他の項目と分離して比較される2つの項目は、機能の一部分のみに基づいて比較される可能性があることです。 この枠組みを定式化し,提案手法を用いた特徴選好モデルを提案し,モデルのパラメータと基礎となるランキングを最大確率推定で学習するための有限サンプル複雑性を証明した。 また,理論境界を支持する経験的結果を提供し,モデルがどのように系統的不透過性を説明するかを説明する。 最後に, UT Zappos50Kデータセットと米国における立法区のコンパクト性の比較データを用いて, 合成データと2つの実データに対して, モデルの最大推定性能を示す。

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