論文の概要: Pareto Optimal Algorithmic Recourse in Multi-cost Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07214v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 03:16:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:08:34.104055
• Title: Pareto Optimal Algorithmic Recourse in Multi-cost Function
• Title（参考訳）: 多コスト関数におけるPareto Optimal Algorithmic Recourse
• Authors: Wen-Ling Chen, Hong-Chang Huang, Kai-Hung Lin, Shang-Wei Hwang, Hao-Tsung Yang,
• Abstract要約: アルゴリズム的リコースは、個々の特徴を変更するために最小限のコストのアクションを識別することを目的としており、それによって望ましい結果が得られる。 現在のリコース機構のほとんどは、コスト関数が微分可能であると仮定する勾配に基づく手法を使用しており、現実のシナリオでは適用できないことが多い。 本研究では,非微分可能かつ離散的多コスト関数を扱うアルゴリズム的リコースフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44938884406455726
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• Abstract: In decision-making systems, algorithmic recourse aims to identify minimal-cost actions to alter an individual features, thereby obtaining a desired outcome. This empowers individuals to understand, question, or alter decisions that negatively affect them. However, due to the variety and sensitivity of system environments and individual personalities, quantifying the cost of a single function is nearly impossible while considering multiple criteria situations. Most current recourse mechanisms use gradient-based methods that assume cost functions are differentiable, often not applicable in real-world scenarios, resulting in sub-optimal solutions that compromise various criteria. These solutions are typically intractable and lack rigorous theoretical foundations, raising concerns regarding interpretability, reliability, and transparency from the explainable AI (XAI) perspective. To address these issues, this work proposes an algorithmic recourse framework that handles non-differentiable and discrete multi-cost functions. By formulating recourse as a multi-objective optimization problem and assigning weights to different criteria based on their importance, our method identifies Pareto optimal recourse recommendations. To demonstrate scalability, we incorporate the concept of epsilon-net, proving the ability to find approximated Pareto optimal actions. Experiments show the trade-off between different criteria and the methods scalability in large graphs. Compared to current heuristic practices, our approach provides a stronger theoretical foundation and better aligns recourse suggestions with real-world requirements.
• Abstract（参考訳）: 意思決定システムにおいて、アルゴリズムの講義は、個々の特徴を変更するために最小限のコストのアクションを識別することを目的としており、それによって望ましい結果が得られる。 これにより、個人は自分に悪影響を及ぼす決定を理解したり、質問したり、変更したりすることができる。 しかし,システム環境や個人の個性の多様性や敏感さから,複数の条件を考慮しながら単一機能のコストを定量化することはほぼ不可能である。 現在のほとんどのリコースメカニズムは、コスト関数を仮定する勾配に基づく手法を使用しており、現実のシナリオでは適用できないことが多いため、様々な基準を逸脱する準最適解をもたらす。 説明可能なAI(XAI)の観点から、解釈可能性、信頼性、透明性に関する懸念を提起する。 これらの問題に対処するために,非微分可能かつ離散的多コスト関数を扱うアルゴリズム的リコースフレームワークを提案する。 多目的最適化問題としてrecourseを定式化し,その重要性に基づいて重みを異なる基準に割り当てることで,Paretoの最適recourseレコメンデーションを同定する。 拡張性を示すために、epsilon-netの概念を取り入れ、近似されたパレートの最適動作を見つける能力を示す。 実験では、異なる基準と大きなグラフにおける拡張性の間のトレードオフを示す。 現在のヒューリスティックな実践と比較すると、我々のアプローチはより強力な理論的基盤を提供し、現実の要求とリコメンデーションの提案をより良く整合させる。

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