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。

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