論文の概要: Expert with Clustering: Hierarchical Online Preference Learning Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15062v2
- Date: Mon, 24 Jun 2024 13:03:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 02:22:43.351764
- Title: Expert with Clustering: Hierarchical Online Preference Learning Framework
- Title（参考訳）: クラスタリングの専門家:階層的なオンライン推論学習フレームワーク
- Authors: Tianyue Zhou, Jung-Hoon Cho, Babak Rahimi Ardabili, Hamed Tabkhi, Cathy Wu,
- Abstract要約: Expert with Clustering (EWC)は、クラスタリングのテクニックと予測を専門家のアドバイスと統合した階層的なコンテキスト的バンディットフレームワークである。
EWCはLinUCBベースラインと比較して後悔を27.57%減らすことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.05836962263239
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Emerging mobility systems are increasingly capable of recommending options to mobility users, to guide them towards personalized yet sustainable system outcomes. Even more so than the typical recommendation system, it is crucial to minimize regret, because 1) the mobility options directly affect the lives of the users, and 2) the system sustainability relies on sufficient user participation. In this study, we consider accelerating user preference learning by exploiting a low-dimensional latent space that captures the mobility preferences of users. We introduce a hierarchical contextual bandit framework named Expert with Clustering (EWC), which integrates clustering techniques and prediction with expert advice. EWC efficiently utilizes hierarchical user information and incorporates a novel Loss-guided Distance metric. This metric is instrumental in generating more representative cluster centroids. In a recommendation scenario with $N$ users, $T$ rounds per user, and $K$ options, our algorithm achieves a regret bound of $O(N\sqrt{T\log K} + NT)$. This bound consists of two parts: the first term is the regret from the Hedge algorithm, and the second term depends on the average loss from clustering. To the best of the authors knowledge, this is the first work to analyze the regret of an integrated expert algorithm with k-Means clustering. This regret bound underscores the theoretical and experimental efficacy of EWC, particularly in scenarios that demand rapid learning and adaptation. Experimental results highlight that EWC can substantially reduce regret by 27.57% compared to the LinUCB baseline. Our work offers a data-efficient approach to capturing both individual and collective behaviors, making it highly applicable to contexts with hierarchical structures. We expect the algorithm to be applicable to other settings with layered nuances of user preferences and information.
- Abstract（参考訳）: 新たなモビリティシステムは、パーソナライズされた持続可能なシステム成果へのガイドとして、モビリティユーザに選択肢を推奨する能力がますます高まっている。
一般的なレコメンデーションシステムよりも、後悔を最小限に抑えることが重要です。
1)移動手段は利用者の生活に直接影響を与え、
2)システムサステナビリティは,十分なユーザ参加に依存している。
本研究では,ユーザのモビリティの嗜好を捉えた低次元潜在空間を活用することで,ユーザの嗜好学習の促進を検討する。
本稿では,クラスタリング技術と予測を専門家のアドバイスと統合した,クラスタリングによるエキスパート(Expert with Clustering, EWC)という階層的なコンテキスト的帯域幅フレームワークを紹介する。
EWCは階層的ユーザ情報を効率的に利用し、新しいロス誘導距離計を組み込む。
この計量は、より代表的なクラスターセントロイドを生成するのに役立っている。
ユーザ毎の$N$,ユーザ毎の$T$,オプション毎の$K$のレコメンデーションシナリオでは,我々のアルゴリズムは,O(N\sqrt{T\log K} + NT)$の後悔の限界を達成している。
この境界は2つの部分から構成される: 第一項はヘッジアルゴリズムの後悔であり、第二項はクラスタリングからの平均損失に依存する。
著者の知る限りでは、これはk-Meansクラスタリングによる統合専門家アルゴリズムの後悔を分析する最初の研究である。
この後悔は、特に急激な学習と適応を必要とするシナリオにおいて、EWCの理論的および実験的有効性を強調している。
実験の結果、EWCはLinUCBベースラインと比較して、後悔を27.57%減らすことができた。
我々の研究は、個人と集団の両方の振る舞いを捉えるためのデータ効率のよいアプローチを提供し、階層構造を持つコンテキストに適用できる。
このアルゴリズムは、ユーザの好みや情報の階層化されたニュアンスを持つ他の設定に適用できることを期待している。
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