論文の概要: Interactive Learning with Pricing for Optimal and Stable Allocations in Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06891v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 20:33:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 17:44:58.574779
• Title: Interactive Learning with Pricing for Optimal and Stable Allocations in Markets
• Title（参考訳）: 市場における最適・安定割当のための価格付きインタラクティブラーニング
• Authors: Yigit Efe Erginbas, Soham Phade, Kannan Ramchandran
• Abstract要約: 大規模オンラインレコメンデーションシステムは、ユーザのフィードバックから好みを学習しながら、競合するユーザ間で限られた数のアイテムの割り当てを容易にする必要がある。 我々のフレームワークは、報酬を楽観的に最大化するアロケーションを探索することで、レコメンデーションの品質を高める。 不安定性を最小限に抑えるため、推薦されたアロケーションから逸脱するユーザのインセンティブを測定するため、アルゴリズムはWalrasian equilibriaから派生したスキームに基づいてアイテムを価格設定する。 本手法は, 帯域幅, 最適資源配分, 協調フィルタリングの手法を統合し, サブリニアな社会福祉の後悔と, サブリニアな不安定性を実現するアルゴリズムを得るための最初の手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.580391999838128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale online recommendation systems must facilitate the allocation of a limited number of items among competing users while learning their preferences from user feedback. As a principled way of incorporating market constraints and user incentives in the design, we consider our objectives to be two-fold: maximal social welfare with minimal instability. To maximize social welfare, our proposed framework enhances the quality of recommendations by exploring allocations that optimistically maximize the rewards. To minimize instability, a measure of users' incentives to deviate from recommended allocations, the algorithm prices the items based on a scheme derived from the Walrasian equilibria. Though it is known that these equilibria yield stable prices for markets with known user preferences, our approach accounts for the inherent uncertainty in the preferences and further ensures that the users accept their recommendations under offered prices. To the best of our knowledge, our approach is the first to integrate techniques from combinatorial bandits, optimal resource allocation, and collaborative filtering to obtain an algorithm that achieves sub-linear social welfare regret as well as sub-linear instability. Empirical studies on synthetic and real-world data also demonstrate the efficacy of our strategy compared to approaches that do not fully incorporate all these aspects.
• Abstract（参考訳）: 大規模オンラインレコメンデーションシステムは、ユーザのフィードバックから好みを学習しながら、競合するユーザ間で限られた数のアイテムの割り当てを促進する必要がある。 市場制約とユーザのインセンティブをデザインに組み込む原則的な方法として,我々は,私たちの目的を,最小限の不安定さを持つ最大社会福祉の2つに分類する。 社会福祉を最大化するために,提案フレームワークは,報奨を楽観的に最大化する割り当てを探索することで,推薦の質を高める。 ユーザの推奨割り当てから逸脱するインセンティブである不安定さを最小限に抑えるために、このアルゴリズムは、walrasian equilibriaから派生したスキームに基づいてアイテムを価格設定する。 これらの均衡は、既知のユーザ嗜好を持つ市場で安定した価格をもたらすことが知られているが、当社のアプローチは、嗜好に固有の不確実性をもたらし、ユーザが提示された価格の下でレコメンデーションを受け入れることをさらに確実にする。 我々の知識を最大限に活用するために,我々のアプローチは,組合せ帯域幅,最適資源配分,協調フィルタリングといった手法を初めて統合し,サブ線形社会福祉の後悔とサブ線形不安定性を実現するアルゴリズムを得る。 人工的および実世界のデータに関する実証的研究は、これらの全ての側面を完全に包含していないアプローチと比較して、我々の戦略の有効性を示す。

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