論文の概要: Improving the Prediction of Individual Engagement in Recommendations Using Cognitive Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16147v2
- Date: Tue, 3 Sep 2024 18:16:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 17:07:21.837162
- Title: Improving the Prediction of Individual Engagement in Recommendations Using Cognitive Models
- Title（参考訳）: 認知モデルを用いたレコメンデーションにおける個人エンゲージメントの予測の改善
- Authors: Roderick Seow, Yunfan Zhao, Duncan Wood, Milind Tambe, Cleotilde Gonzalez,
- Abstract要約: 本稿では、インスタンスベース学習理論に基づく認知モデルが、既存の純粋計算アプローチをどのように拡張するかを示す。
この結果から,一般時系列予測器(LSTMなど)と比較して,ILBモデルは個人の状態のダイナミクスをよりよく予測できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.15527488762049
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For public health programs with limited resources, the ability to predict how behaviors change over time and in response to interventions is crucial for deciding when and to whom interventions should be allocated. Using data from a real-world maternal health program, we demonstrate how a cognitive model based on Instance-Based Learning (IBL) Theory can augment existing purely computational approaches. Our findings show that, compared to general time-series forecasters (e.g., LSTMs), IBL models, which reflect human decision-making processes, better predict the dynamics of individuals' states. Additionally, IBL provides estimates of the volatility in individuals' states and their sensitivity to interventions, which can improve the efficiency of training of other time series models.
- Abstract（参考訳）: 限られた資源を持つ公衆衛生プログラムでは、いつ、いつ、どの介入を割り当てるかを決めるために、時間とともに、介入に反応して行動がどのように変化するかを予測する能力が不可欠である。
実世界の母体保健プログラムのデータを用いて、インスタンスベース学習(IBL)理論に基づく認知モデルが、既存の純粋計算アプローチをどのように拡張するかを実証する。
これらの結果から,人間の意思決定過程を反映した一般時系列予測モデル(LSTMなど)と比較して,個人の状態のダイナミクスをよりよく予測できることがわかった。
さらに、ILBは個人の状態のボラティリティと介入に対する感受性を推定し、他の時系列モデルのトレーニングの効率を向上させることができる。
関連論文リスト
- XForecast: Evaluating Natural Language Explanations for Time Series Forecasting [72.57427992446698]
時系列予測は、特に正確な予測に依存するステークホルダーにとって、意思決定を支援する。
伝統的に説明可能なAI(XAI)メソッドは、機能や時間的重要性を基盤とするものであり、専門家の知識を必要とすることが多い。
時系列データにおける複雑な因果関係のため,予測NLEの評価は困難である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T05:16:39Z) - Causal Rule Forest: Toward Interpretable and Precise Treatment Effect Estimation [0.0]
因果ルールフォレスト(Causal Rule Forest, CRF)は、データから隠れパターンを学び、パターンを解釈可能な多レベルブールルールに変換する新しいアプローチである。
CRFで学習したデータ表現を用いた他の解釈可能な因果推論モデルをトレーニングすることにより、不均一処理効果(HTE)と条件平均処理効果(CATE)の推定におけるこれらのモデルの予測誤差を低減することができる。
我々の実験は、パーソナライズされた介入や政策を前進させるCRFの可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-27T13:32:31Z) - Deep State-Space Generative Model For Correlated Time-to-Event Predictions [54.3637600983898]
そこで本研究では,様々な種類の臨床イベント間の相互作用を捉えるために,潜伏状態空間生成モデルを提案する。
また,死亡率と臓器不全の関連性について有意な知見が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-28T02:42:36Z) - Addressing Data Heterogeneity in Federated Learning of Cox Proportional Hazards Models [8.798959872821962]
本稿では,フェデレーションサバイバル分析の分野,特にCox Proportional Hazards(CoxPH)モデルについて概説する。
本稿では,合成データセットと実世界のアプリケーション間のモデル精度を向上させるために,特徴ベースのクラスタリングを用いたFLアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-20T18:34:20Z) - Predicting and Understanding Human Action Decisions: Insights from Large Language Models and Cognitive Instance-Based Learning [0.0]
大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがってその能力を実証している。
本稿では,LLMの推論と生成能力を利用して,2つの逐次意思決定タスクにおける人間の行動を予測する。
我々は,LLMの性能を,人間の経験的意思決定を模倣した認知的インスタンスベース学習モデルと比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T14:13:06Z) - Synthesizing Multimodal Electronic Health Records via Predictive Diffusion Models [69.06149482021071]
EHRPDと呼ばれる新しいEHRデータ生成モデルを提案する。
時間間隔推定を組み込んだ拡散モデルである。
我々は2つの公開データセットで実験を行い、忠実さ、プライバシー、実用性の観点からEPHPDを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T02:20:23Z) - MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data
Augmentation [58.93221876843639]
本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。
トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。
ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z) - Net benefit, calibration, threshold selection, and training objectives
for algorithmic fairness in healthcare [7.500205995624894]
我々は,モデル性能,公平性,および意思決定の期待される有用性の間の相互作用を評価する。
我々は,動脈硬化性心血管疾患の10年間のリスクを推定するために,モデルの開発を通じて経験的なケーススタディを実施している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-03T23:23:05Z) - Counterfactual Maximum Likelihood Estimation for Training Deep Networks [83.44219640437657]
深層学習モデルは、予測的手がかりとして学習すべきでない急激な相関を学習する傾向がある。
本研究では,観測可能な共同設立者による相関関係の緩和を目的とした因果関係に基づくトレーニングフレームワークを提案する。
自然言語推論(NLI)と画像キャプションという2つの実世界の課題について実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:47:16Z) - Double Robust Representation Learning for Counterfactual Prediction [68.78210173955001]
そこで本稿では, 対実予測のための2次ロバスト表現を学習するための, スケーラブルな新しい手法を提案する。
我々は、個々の治療効果と平均的な治療効果の両方に対して、堅牢で効率的な対実的予測を行う。
このアルゴリズムは,実世界の最先端技術と合成データとの競合性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-15T16:39:26Z) - Variational Learning of Individual Survival Distributions [21.40142425105635]
本稿では,分散学習技術とディープニューラルネットワークの最近の進歩を基盤として,変分生存推定(VSI)と呼ばれる変動時間対イベント予測モデルを提案する。
提案手法の有効性を検証するため, 合成および実世界の両方のデータセットに対する広範な実験を行い, 競合するソリューションと比較して性能が向上したことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-09T22:09:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。