論文の概要: Online Uniform Risk Times Sampling: First Approximation Algorithms, Learning Augmentation with Full Confidence Interval Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01995v1
• Date: Sat, 3 Feb 2024 02:36:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 23:03:18.316491
• Title: Online Uniform Risk Times Sampling: First Approximation Algorithms, Learning Augmentation with Full Confidence Interval Integration
• Title（参考訳）: オンライン一様リスクタイムサンプリング:最初の近似アルゴリズム、完全信頼区間統合による学習増強
• Authors: Xueqing Liu, Kyra Gan, Esmaeil Keyvanshokooh, Susan Murphy
• Abstract要約: デジタルヘルスにおいて、限られた治療予算を利用可能なリスク時間に割り当てる戦略は、ユーザの疲労を軽減するために不可欠である。 本稿では,近似アルゴリズムフレームワーク内でのオンライン一様リスク時間サンプリング問題について,初めて紹介する。 本稿では,この問題に対する2つのオンライン近似アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.861395476387163
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In digital health, the strategy of allocating a limited treatment budget across available risk times is crucial to reduce user fatigue. This strategy, however, encounters a significant obstacle due to the unknown actual number of risk times, a factor not adequately addressed by existing methods lacking theoretical guarantees. This paper introduces, for the first time, the online uniform risk times sampling problem within the approximation algorithm framework. We propose two online approximation algorithms for this problem, one with and one without learning augmentation, and provide rigorous theoretical performance guarantees for them using competitive ratio analysis. We assess the performance of our algorithms using both synthetic experiments and a real-world case study on HeartSteps mobile applications.
• Abstract（参考訳）: デジタルヘルスにおいて、限られた治療予算を利用可能なリスク時間に割り当てる戦略は、ユーザの疲労を軽減するために不可欠である。 しかし、この戦略は、理論上の保証が欠けている既存の方法では適切に対処できない要因である、実際のリスクタイムが不明であるために、重大な障害に直面する。 本稿では,近似アルゴリズムフレームワーク内でのオンライン一様リスク時間サンプリング問題について,初めて紹介する。 そこで本研究では,学習の強化を伴わない2つのオンライン近似アルゴリズムを提案し,競合比分析による厳密な理論性能保証を提供する。 人工実験とHeartStepsモバイルアプリケーションにおける実世界のケーススタディの両方を用いてアルゴリズムの性能を評価する。

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