論文の概要: Discordance Minimization-based Imputation Algorithms for Missing Values in Rating Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04035v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 14:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 15:09:32.358571
• Title: Discordance Minimization-based Imputation Algorithms for Missing Values in Rating Data
• Title（参考訳）: 距離最小化に基づく評価データの欠落値計算アルゴリズム
• Authors: Young Woong Park, Jinhak Kim, Dan Zhu
• Abstract要約: 複数の評価リストが組み合わされたり、考慮されたりすると、被験者はしばしば評価を欠く。 そこで本研究では,6つの実世界のデータセットを用いて,欠落した値パターンの解析を行う。 評価提供者間での総合評価不一致を最小限に抑える最適化モデルとアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.100928307172084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ratings are frequently used to evaluate and compare subjects in various applications, from education to healthcare, because ratings provide succinct yet credible measures for comparing subjects. However, when multiple rating lists are combined or considered together, subjects often have missing ratings, because most rating lists do not rate every subject in the combined list. In this study, we propose analyses on missing value patterns using six real-world data sets in various applications, as well as the conditions for applicability of imputation algorithms. Based on the special structures and properties derived from the analyses, we propose optimization models and algorithms that minimize the total rating discordance across rating providers to impute missing ratings in the combined rating lists, using only the known rating information. The total rating discordance is defined as the sum of the pairwise discordance metric, which can be written as a quadratic function. Computational experiments based on real-world and synthetic rating data sets show that the proposed methods outperform the state-of-the-art general imputation methods in the literature in terms of imputation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 評価は、教育から医療まで、様々な応用における被験者の評価と比較に頻繁に用いられる。 しかし、複数の評価リストが組み合わされたり、考慮されたりする場合、ほとんどの評価リストは、組み合わせたリストのすべての被験者を評価しないため、しばしば評価を欠いている。 本研究では,様々なアプリケーションにおける6つの実世界のデータセットを用いた値パターンの欠落,およびインプテーションアルゴリズムの適用可能性の条件について解析を行う。 解析結果から得られた特殊構造と特性に基づいて、評価提供者間での総合評価不一致を最小限に抑える最適化モデルとアルゴリズムを提案し、既知の評価情報のみを用いて、組み合わせた評価リストに欠落した評価を示唆する。 総評価不一致は、ペアワイズ不一致計量の和として定義され、二次函数として記述できる。 実世界および合成レーティングデータセットに基づく計算実験により,提案手法が文献の一般的インプテーション法をインプテーション精度で上回っていることが示された。

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