論文の概要: Learning-to-Rank with Partitioned Preference: Fast Estimation for the Plackett-Luce Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05067v3
• Date: Fri, 26 Feb 2021 00:58:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 13:43:04.752484
• Title: Learning-to-Rank with Partitioned Preference: Fast Estimation for the Plackett-Luce Model
• Title（参考訳）: 分割選好による学習と学習:プラケット・ルーシモデルの高速推定
• Authors: Jiaqi Ma, Xinyang Yi, Weijing Tang, Zhe Zhao, Lichan Hong, Ed H. Chi, Qiaozhu Mei
• Abstract要約: M$パーティションを持つ$N$アイテムが与えられた場合、PLモデルの下でパーティショニングされた好みを持つデータの確率を計算すると、時間複雑性は$O(N+S!)$である。 時間複雑性$O(N+S3)$で確率とその勾配を計算するための効率的な数値積分法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.923231199480433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the Plackett-Luce (PL) model based listwise learning-to-rank (LTR) on data with partitioned preference, where a set of items are sliced into ordered and disjoint partitions, but the ranking of items within a partition is unknown. Given $N$ items with $M$ partitions, calculating the likelihood of data with partitioned preference under the PL model has a time complexity of $O(N+S!)$, where $S$ is the maximum size of the top $M-1$ partitions. This computational challenge restrains most existing PL-based listwise LTR methods to a special case of partitioned preference, top-$K$ ranking, where the exact order of the top $K$ items is known. In this paper, we exploit a random utility model formulation of the PL model, and propose an efficient numerical integration approach for calculating the likelihood and its gradients with a time complexity $O(N+S^3)$. We demonstrate that the proposed method outperforms well-known LTR baselines and remains scalable through both simulation experiments and applications to real-world eXtreme Multi-Label classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 分割された選好を持つデータについて,placett-luce (pl)モデルに基づくlistwise learning-to-rank (ltr) について検討する。 m$パーティションを持つ$n$アイテムが与えられると、plモデルの下で分割されたプライバシを持つデータの可能性を計算すると、$o(n+s!)$という時間の複雑さがあり、$s$は最上位の$m-1$パーティションの最大サイズである。 この計算課題は、PLベースのリストワイズ LTR メソッドの大半を分割された選好の特別な場合、トップ$K$ランキング、トップ$K$アイテムの正確な順序が知られている場合に制限する。 本稿ではPLモデルのランダムなユーティリティモデル定式化を活用し、時間複雑性$O(N+S^3)$で確率とその勾配を計算するための効率的な数値積分手法を提案する。 提案手法はよく知られたLTRベースラインよりも優れており,実世界のeXtreme Multi-Label分類タスクへのシミュレーション実験と応用の両方を通して,スケーラブルであることを示す。

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