Fugu-MT 論文翻訳(概要): Context-aware Bayesian choice models

論文の概要: Context-aware Bayesian choice models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05737v1
Date: Tue, 11 Oct 2022 19:06:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-13 12:59:30.957176
Title: Context-aware Bayesian choice models
Title（参考訳）: 文脈対応ベイズ選択モデル
Authors: Miros{\l}awa {\L}ukawska, Anders Fjendbo Jensen, Filipe Rodrigues
Abstract要約: 混合多項ロジット(MMNL)モデルは、異なる選択状況において意思決定者の一定の選好パラメータを仮定する。本稿では,文脈認識型ベイズ混在多言語ロジット(C-MMNL)モデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.992550355579791
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The mixed multinomial logit (MMNL) model assumes constant preference parameters of a decision-maker throughout different choice situations, which may be considered too strong for certain choice modelling applications. This paper proposes an effective approach to model context-dependent intra-respondent heterogeneity and introduces the idea of Context-aware Bayesian Mixed Multinomial Logit (C-MMNL) Model, where a neural network maps contextual information to shifts in the preference parameters of each individual in each choice occasion. The proposed model offers several key advantages. First, it supports for both continuous and discrete variables, as well as complex non-linear interactions between both types of variables. Secondly, each specification of the context is considered jointly as a whole by the neural network rather than each variable being considered independently. Finally, since the parameters of the neural network are shared across all decision-makers, it can leverage information from other decision-makers and use it to infer the effect of a particular context. Even though the C-MMNL model allows for flexible interactions between attributes, there is hardly an increase in the complexity of the model and the computation time, compared to the MMNL model. We present two real-world case studies from travel behaviour domain - a travel mode choice model and a bicycle route choice model. The bicycle route choice model is based on a large-scale, crowdsourced dataset of GPS trajectories including 110,083 trips made by 8,555 cyclists.
Abstract（参考訳）: 混合多項ロジット(mmnl)モデルは、異なる選択状況を通じて意思決定者の一定の選好パラメータを仮定しており、特定の選択モデリングアプリケーションでは強すぎると考えられる。本稿では、文脈依存型非対応不均一性をモデル化するための効果的なアプローチを提案し、ニューラルネットワークが各選択タイミングにおける各個人の選好パラメータのシフトに文脈依存型ベイズ混合多相ロジット(C-MMNL)モデルを提案する。提案モデルにはいくつかの利点がある。まず、連続変数と離散変数の両方をサポートし、両方の変数タイプ間の複雑な非線形相互作用をサポートする。第2に、コンテキストのそれぞれの仕様は、独立に考慮される各変数ではなく、ニューラルネットワークによってまとめて考慮される。最後に、ニューラルネットワークのパラメータはすべての意思決定者間で共有されるため、他の意思決定者からの情報を活用して、特定のコンテキストの影響を推測することができる。 C-MMNLモデルは属性間の柔軟な相互作用を可能にするが、MMNLモデルと比較して、モデルの複雑さと計算時間の増加はほとんどない。本稿では,旅行モード選択モデルと自転車経路選択モデルという,旅行行動領域における実世界の2つのケーススタディについて述べる。自転車経路選択モデルは、8,555人のサイクリストによる110,083回の移動を含む、大規模なクラウドソースによるGPS軌道のデータセットに基づいている。

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