論文の概要: Deep Bradley-Terry Rating: Estimate Properties Without Metric of Unseen Items

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13709v2
• Date: Thu, 27 Jul 2023 10:37:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 11:30:45.747190
• Title: Deep Bradley-Terry Rating: Estimate Properties Without Metric of Unseen Items
• Title（参考訳）: deep bradley-terry rating: 目立たない項目のメトリクスなしでプロパティを見積もる
• Authors: Satoru Fujii
• Abstract要約: 実世界の多くの特性、例えば競争環境における望ましさや強みは直接観察できないため、評価は困難である。 本稿では、学習データに必ずしも存在しない未知のアイテムの特性を評価するための新しいMLフレームワークであるDeep Bradley-Terry Rating(DBTR)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many properties in the real world, such as desirability or strength in competitive environment, can't be directly observed, which makes them difficult to evaluate. To deal with this challenging problem, prior works have primarily focused on estimating those properties of known items, especially the strength of sports players, only of those who appears in paired comparison dataset. In this paper, we introduce Deep Bradley-Terry Rating (DBTR), a novel ML framework to evaluate any properties of unknown items, not necessarily present in the training data. Our method seamlessly integrates traditional Bradley-Terry model with a neural network structure. We also generalizes this architecture further for asymmetric environment with unfairness, which is much more common in real world settings. In our experimental analysis, DBTR successfully learned desired quantification of those properties.
• Abstract（参考訳）: 実世界の多くの特性、例えば競争環境における望ましさや強みは直接観察できないため、評価は困難である。 この困難な問題に対処するために、先行研究は主に、ペア比較データセットにのみ現れる、既知のアイテム、特にスポーツ選手の強さを推定することに焦点を当ててきた。 本稿では、学習データに必ずしも存在しない未知のアイテムの特性を評価するための新しいMLフレームワークであるDeep Bradley-Terry Rating(DBTR)を紹介する。 従来のBradley-Terryモデルとニューラルネットワーク構造をシームレスに統合する。 また,このアーキテクチャを不公平な非対称環境に対してさらに一般化する。 実験分析においてDBTRはこれらの特性の所望の定量化をうまく学習した。

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