論文の概要: Balancing Optimality and Diversity: Human-Centered Decision Making through Generative Curation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11535v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 20:13:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 19:59:44.498609
• Title: Balancing Optimality and Diversity: Human-Centered Decision Making through Generative Curation
• Title（参考訳）: 最適性と多様性のバランスをとる:生成的キュレーションによる人間中心の意思決定
• Authors: Michael Lingzhi Li, Shixiang Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,量的・質的両面を統合することにより,決定オプションの真の望ましさを最適化する生成キュレーションという新しい枠組みを導入する。 提案手法は,多種多様な準最適動作を効率的にサンプリングするための分配$pi$を生成する生成ニューラルネットワークアーキテクチャと,反復的に解を生成する逐次最適化手法である。 提案手法を広範囲なデータセットで検証し,複雑な環境にまたがる意思決定プロセスの強化の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.980546503227467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The surge in data availability has inundated decision-makers with an overwhelming array of choices. While existing approaches focus on optimizing decisions based on quantifiable metrics, practical decision-making often requires balancing measurable quantitative criteria with unmeasurable qualitative factors embedded in the broader context. In such cases, algorithms can generate high-quality recommendations, but the final decision rests with the human, who must weigh both dimensions. We define the process of selecting the optimal set of algorithmic recommendations in this context as human-centered decision making. To address this challenge, we introduce a novel framework called generative curation, which optimizes the true desirability of decision options by integrating both quantitative and qualitative aspects. Our framework uses a Gaussian process to model unknown qualitative factors and derives a diversity metric that balances quantitative optimality with qualitative diversity. This trade-off enables the generation of a manageable subset of diverse, near-optimal actions that are robust to unknown qualitative preferences. To operationalize this framework, we propose two implementation approaches: a generative neural network architecture that produces a distribution $\pi$ to efficiently sample a diverse set of near-optimal actions, and a sequential optimization method to iteratively generates solutions that can be easily incorporated into complex optimization formulations. We validate our approach with extensive datasets, demonstrating its effectiveness in enhancing decision-making processes across a range of complex environments, with significant implications for policy and management.
• Abstract（参考訳）: データ可用性の急上昇は、圧倒的な選択肢で決定を下す要因となった。 既存のアプローチでは、定量化メトリクスに基づいた意思決定の最適化に重点を置いているが、実際的な意思決定では、測定不可能な定量化基準と、より広い文脈に埋め込まれた測定不可能な定性的要因とのバランスを必要とすることが多い。 このような場合、アルゴリズムは高品質なレコメンデーションを生成することができるが、最終的な決定は、両方の次元を測る必要がある人間に委ねられる。 我々は、この文脈におけるアルゴリズムレコメンデーションの最適セットを選択する過程を、人間中心の意思決定として定義する。 この課題に対処するために,量的・質的両面を統合することにより,決定オプションの真の望ましさを最適化する生成的キュレーション(generative curation)という新しい枠組みを導入する。 我々のフレームワークは、未知の質的因子をモデル化するためにガウス過程を使用し、定量最適度と質的多様性のバランスをとる多様性指標を導出する。 このトレードオフにより、未知の定性的嗜好に対して堅牢な、多種多様な、ほぼ最適な行動の管理可能なサブセットの生成が可能になる。 このフレームワークを運用するために、分布を$\pi$で効率よくサンプリングする生成ニューラルネットワークアーキテクチャと、複雑な最適化定式化に容易に組み込めるソリューションを反復的に生成する逐次最適化手法の2つの実装手法を提案する。 当社のアプローチを広範なデータセットで検証し,さまざまな複雑な環境における意思決定プロセスの強化の有効性を実証し,政策と管理に大きな影響を与える。

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