論文の概要: Choice Set Confounding in Discrete Choice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07959v1
- Date: Mon, 17 May 2021 15:39:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-18 14:19:18.222866
- Title: Choice Set Confounding in Discrete Choice
- Title（参考訳）: 離散選択に結合する選択集合
- Authors: Kiran Tomlinson, Johan Ugander, and Austin R. Benson
- Abstract要約: 既存の学習方法は、選択セットの割り当てがデータにどう影響するかを見落とします。
我々は因果推論から個別選択設定にメソッドを適応させる。
ホテル予約における選択集合の整理は,合理的な有効性最大化とより一致していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.25891648918572
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Standard methods in preference learning involve estimating the parameters of
discrete choice models from data of selections (choices) made by individuals
from a discrete set of alternatives (the choice set). While there are many
models for individual preferences, existing learning methods overlook how
choice set assignment affects the data. Often, the choice set itself is
influenced by an individual's preferences; for instance, a consumer choosing a
product from an online retailer is often presented with options from a
recommender system that depend on information about the consumer's preferences.
Ignoring these assignment mechanisms can mislead choice models into making
biased estimates of preferences, a phenomenon that we call choice set
confounding; we demonstrate the presence of such confounding in widely-used
choice datasets.
To address this issue, we adapt methods from causal inference to the discrete
choice setting. We use covariates of the chooser for inverse probability
weighting and/or regression controls, accurately recovering individual
preferences in the presence of choice set confounding under certain
assumptions. When such covariates are unavailable or inadequate, we develop
methods that take advantage of structured choice set assignment to improve
prediction. We demonstrate the effectiveness of our methods on real-world
choice data, showing, for example, that accounting for choice set confounding
makes choices observed in hotel booking and commute transportation more
consistent with rational utility-maximization.
- Abstract（参考訳）: 選好学習における標準的な方法は、個別選択モデルのパラメータを、個別選択モデル(選択集合)から個人が作成した選択(選択)のデータから推定することを含む。
個々の好みのモデルが多数存在するが、既存の学習方法は、選択セットの割り当てがデータに与える影響を無視する。
例えば、オンライン小売業者から製品を選択する消費者には、消費者の好みに関する情報に依存するレコメンデーションシステムからの選択肢がしばしば提示される。
これらの割当機構を無視して、選択モデルを誤解して、選択セットを同一視する現象である選好の偏りのある推定を行うことができる。
この問題に対処するために,因果推論から個別選択設定へ手法を適用する。
逆確率重み付けおよび/または回帰制御のために選択者の共変量を使い、特定の仮定の下で結合された選択集合の存在下で個々の選好を正確に回復する。
このような共変数が使用できない場合や不適切な場合、予測を改善するために構造化選択集合割当を利用する手法を開発する。
提案手法が実世界の選択データに与える影響を実証し,例えば,ホテルの予約や通勤における選択が,合理的なユーティリティ・最大化とより整合していることを示す。
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