論文の概要: Exploiting Transitivity for Top-k Selection with Score-Based Dueling Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15637v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 14:54:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 23:30:28.361780
• Title: Exploiting Transitivity for Top-k Selection with Score-Based Dueling Bandits
• Title（参考訳）: Score-based Dueling Bandits を用いたトップk選択のための爆発的トランジトリシティ
• Authors: Matthew Groves and Juergen Branke
• Abstract要約: スコア情報を用いたデュエル・バンディット問題における上位kサブセット選択の問題を検討する。 本稿では,thurstonianスタイルモデルを提案し,部分集合選択(pocbam)サンプリング法にペアワイズ最適計算予算割り当てを適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of top-k subset selection in Dueling Bandit problems with score information. Real-world pairwise ranking problems often exhibit a high degree of transitivity and prior work has suggested sampling methods that exploit such transitivity through the use of parametric preference models like the Bradley-Terry-Luce (BTL) and Thurstone models. To date, this work has focused on cases where sample outcomes are win/loss binary responses. We extend this to selection problems where sampling results contain quantitative information by proposing a Thurstonian style model and adapting the Pairwise Optimal Computing Budget Allocation for subset selection (POCBAm) sampling method to exploit this model for efficient sample selection. We compare the empirical performance against standard POCBAm and other competing algorithms.
• Abstract（参考訳）: 得点情報を用いたデュエルバンディット問題において,トップkサブセット選択の問題を考える。 実世界のペアワイズランキング問題はしばしば高い推移性を示し、先行研究ではブラッドリー・テリー・ルース(英語版)(btl)やサーストーン(英語版)モデルのようなパラメトリックな選好モデルを用いてそのような推移性を利用するサンプリング手法が提案されている。 これまでこの研究は、サンプル結果が勝利/損失バイナリ応答であるケースに焦点を当ててきた。 本稿では、サーストン型モデルを提案し、サブセット選択のためのPairwise Optimal Computing Budget Allocation(POCBAm)を適用することで、サンプリング結果が定量的情報を含む選択問題に拡張し、このモデルを効率的なサンプル選択に活用する。 実験性能を標準的なPOCBAmや他の競合アルゴリズムと比較する。

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