論文の概要: An incremental preference elicitation-based approach to learning potentially non-monotonic preferences in multi-criteria sorting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02760v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 14:36:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 17:55:43.306173
- Title: An incremental preference elicitation-based approach to learning potentially non-monotonic preferences in multi-criteria sorting
- Title（参考訳）: 多基準ソートにおける非単調な選好学習への漸進的選好に基づくアプローチ
- Authors: Zhuolin Li, Zhen Zhang, Witold Pedrycz,
- Abstract要約: まず最適化モデルを構築し,非単調な選好をモデル化する。
本稿では,情報量測定手法と質問選択戦略を考案し,各イテレーションにおいて最も情報に富む選択肢を特定する。
2つのインクリメンタルな選好に基づくアルゴリズムは、潜在的に単調な選好を学習するために開発された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.36437745983783
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces a novel incremental preference elicitation-based approach to learning potentially non-monotonic preferences in multi-criteria sorting (MCS) problems, enabling decision makers to progressively provide assignment example preference information. Specifically, we first construct a max-margin optimization-based model to model potentially non-monotonic preferences and inconsistent assignment example preference information in each iteration of the incremental preference elicitation process. Using the optimal objective function value of the max-margin optimization-based model, we devise information amount measurement methods and question selection strategies to pinpoint the most informative alternative in each iteration within the framework of uncertainty sampling in active learning. Once the termination criterion is satisfied, the sorting result for non-reference alternatives can be determined through the use of two optimization models, i.e., the max-margin optimization-based model and the complexity controlling optimization model. Subsequently, two incremental preference elicitation-based algorithms are developed to learn potentially non-monotonic preferences, considering different termination criteria. Ultimately, we apply the proposed approach to a credit rating problem to elucidate the detailed implementation steps, and perform computational experiments on both artificial and real-world data sets to compare the proposed question selection strategies with several benchmark strategies.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチ基準ソート(MCS)問題における非単調な選好を学習するための,新たな漸進的選好に基づくアプローチを提案する。
具体的には、まず、インクリメンタルな選好抽出プロセスの各イテレーションにおいて、潜在的に単調でない選好と一貫性のない代入サンプル選好情報をモデル化するために、最大マージン最適化に基づくモデルを構築する。
最適目的関数値を用いて,情報量測定法と質問選択法を考案し,各イテレーションにおいて,アクティブな学習における不確実性サンプリングの枠組みの中で最も有意な選択肢を特定する。
終端基準を満たすと、非参照代替品のソート結果は2つの最適化モデル、すなわち最大マージン最適化モデルと複雑性制御最適化モデルを用いて決定できる。
その後、異なる終了基準を考慮して、潜在的に単調な選好を学習するために、2つの漸進的選好に基づくアルゴリズムが開発された。
最終的に、提案手法を信用格付け問題に適用し、詳細な実装手順を解明し、人工と実世界の両方のデータセット上で計算実験を行い、提案した質問選択戦略といくつかのベンチマーク戦略を比較する。
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