論文の概要: Surprisingly Popular Voting for Concentric Rank-Order Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08367v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 06:32:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:47.077548
• Title: Surprisingly Popular Voting for Concentric Rank-Order Models
• Title（参考訳）: 同心ランクモデルに対する驚くほど人気投票
• Authors: Hadi Hosseini, Debmalya Mandal, Amrit Puhan,
• Abstract要約: 社会情報サイトにおける重要な問題は、専門家が少数派であるときに個々の報告から真実を回復することである。 2つの階調モデルを提案し、これらのモデルの下でSP投票のサンプル複雑性を解析する。 提案手法は,SP-voting が高確率でグランドトラストランキングを復元できるように,基礎となるモデルのパラメータに条件を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.278147190647026
• License:
• Abstract: An important problem on social information sites is the recovery of ground truth from individual reports when the experts are in the minority. The wisdom of the crowd, i.e. the collective opinion of a group of individuals fails in such a scenario. However, the surprisingly popular (SP) algorithm~\cite{prelec2017solution} can recover the ground truth even when the experts are in the minority, by asking the individuals to report additional prediction reports--their beliefs about the reports of others. Several recent works have extended the surprisingly popular algorithm to an equivalent voting rule (SP-voting) to recover the ground truth ranking over a set of $m$ alternatives. However, we are yet to fully understand when SP-voting can recover the ground truth ranking, and if so, how many samples (votes and predictions) it needs. We answer this question by proposing two rank-order models and analyzing the sample complexity of SP-voting under these models. In particular, we propose concentric mixtures of Mallows and Plackett-Luce models with $G (\ge 2)$ groups. Our models generalize previously proposed concentric mixtures of Mallows models with $2$ groups, and we highlight the importance of $G > 2$ groups by identifying three distinct groups (expert, intermediate, and non-expert) from existing datasets. Next, we provide conditions on the parameters of the underlying models so that SP-voting can recover ground-truth rankings with high probability, and also derive sample complexities under the same. We complement the theoretical results by evaluating SP-voting on simulated and real datasets.
• Abstract（参考訳）: 社会情報サイトにおける重要な問題は、専門家が少数派であるときに個々の報告から真実を回復することである。 群衆の知恵、すなわち個人の集団的意見はそのようなシナリオで失敗する。 しかし、驚くほど人気のある (SP) アルゴリズム~\cite{prelec2017solution} は、専門家が少数派である場合でも、個人に予測レポートを報告するよう求めることで、基礎的な真実を回復することができる。 いくつかの最近の研究は、驚くほど人気のあるアルゴリズムを同等の投票規則 (SP-voting) に拡張し、一組の$m$の代替品に対する基底真理のランクを回復した。 しかし、SP投票がいつ真理ランキングを回復できるのか、もしそうであれば、どのくらいのサンプル(投票と予測)が必要なのかは、まだ完全には分かっていない。 本稿では、2つの階数モデルを提案し、これらのモデルの下でSP投票のサンプル複雑性を解析することによって、この問題に答える。 特に、Mallows と Plackett-Luce モデルの同心混合と$G (\ge 2)$ 群を提案する。 提案したMallowsモデルと2ドルグループとの同心混合を一般化し,既存のデータセットから3つの異なるグループ(専門家,中間者,非専門家)を特定することにより,$G > 2$グループの重要性を強調した。 次に,SP投票が高確率で接地トラスランキングを復元できるように,基礎となるモデルのパラメータに条件を与えるとともに,同じ条件下でサンプル複雑度を導出する。 シミュレーションおよび実データに基づいてSP投票を評価することにより理論的結果を補完する。

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