論文の概要: When Can We Track Significant Preference Shifts in Dueling Bandits?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06595v2
- Date: Wed, 24 Jan 2024 21:50:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-26 18:52:09.270101
- Title: When Can We Track Significant Preference Shifts in Dueling Bandits?
- Title（参考訳）: デュエルバンドにおける有意な選好変化をいつ追跡できるのか?
- Authors: Joe Suk and Arpit Agarwal
- Abstract要約: 本稿では,最近の重要なシフトの概念(Suk and Kpotufe, 2022)を考察し,$O(sqrtKtildeLT)$ dynamic regretを用いて,デュエル問題に対する適応アルゴリズムを設計できるかどうかを問う。
まず、よく研究されたCondorcetとSSTの好み分布のクラスの下で、$O(sqrtKtildeLT)$ dynamic regretで任意のアルゴリズムを制御できない結果を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.905762222010578
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The $K$-armed dueling bandits problem, where the feedback is in the form of
noisy pairwise preferences, has been widely studied due its applications in
information retrieval, recommendation systems, etc. Motivated by concerns that
user preferences/tastes can evolve over time, we consider the problem of
dueling bandits with distribution shifts. Specifically, we study the recent
notion of significant shifts (Suk and Kpotufe, 2022), and ask whether one can
design an adaptive algorithm for the dueling problem with
$O(\sqrt{K\tilde{L}T})$ dynamic regret, where $\tilde{L}$ is the (unknown)
number of significant shifts in preferences. We show that the answer to this
question depends on the properties of underlying preference distributions.
Firstly, we give an impossibility result that rules out any algorithm with
$O(\sqrt{K\tilde{L}T})$ dynamic regret under the well-studied Condorcet and SST
classes of preference distributions. Secondly, we show that $\text{SST} \cap
\text{STI}$ is the largest amongst popular classes of preference distributions
where it is possible to design such an algorithm. Overall, our results provides
an almost complete resolution of the above question for the hierarchy of
distribution classes.
- Abstract（参考訳）: k$-armed dueling bandits問題(英語版)は、フィードバックがうるさいペアワイズ選好の形式であり、情報検索やレコメンデーションシステムなどに応用されているため、広く研究されている。
ユーザの好みや味が時間とともに進化するのではないかという懸念から,分布シフトに伴う帯域幅の重複の問題を考える。
具体的には、最近の有意なシフトの概念(Suk and Kpotufe, 2022)を考察し、$O(\sqrt{K\tilde{L}T})$ dynamic regret, ここで$\tilde{L}$は(未知の)好みの重要なシフトの数である。
この質問に対する答えは、基礎となる選好分布の性質に依存することを示す。
まず、よく研究されたCondorcetとSSTの選好分布のクラスの下で、$O(\sqrt{K\tilde{L}T})$ dynamic regret で任意のアルゴリズムを規定する不可能な結果を与える。
第二に、$\text{SST} \cap \text{STI}$は、そのようなアルゴリズムを設計することが可能な、選好分布の一般的なクラスの中で最大であることを示す。
全体として、我々の結果は、分布クラス階層に対する上記の問題に対するほぼ完全な解決を提供する。
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