論文の概要: Cold Start Active Preference Learning in Socio-Economic Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05090v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 07:18:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.740944
• Title: Cold Start Active Preference Learning in Socio-Economic Domains
• Title（参考訳）: 社会経済領域におけるコールドスタート能動選好学習
• Authors: Mojtaba Fayaz-Bakhsh, Danial Ataee, MohammadAmin Fazli,
• Abstract要約: コールドスタート型アクティブな嗜好学習のための新しいフレームワークを提案する。 本手法は,自己指導型事前学習フェーズを通じて学習プロセスを開始する。 異なるドメインからの多様なデータセットについて実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active preference learning is a powerful paradigm for efficiently modeling preferences, yet it suffers from the cold-start problem: a significant drop in performance when no initial labeled data is available. This challenge is particularly acute in computational social systems and economic analysis, where labeled data is often scarce, expensive, and subject to expert noise. To address this gap, we propose a novel framework for cold-start active preference learning. Our method initiates the learning process through a self-supervised pre-training phase, utilizing Principal Component Analysis (PCA) to derive initial pseudo-labels from the data's inherent structure, thereby creating a cold-start model without any initial oracle interaction. Subsequently, the model is refined through an active learning loop that strategically queries a simulated noisy oracle for labels. We conduct extensive experiments on diverse datasets from different domains, including financial credibility, career success rate, and socio-economic status. The results demonstrate that our cold-start approach outperforms standard active learning strategies that begin from a blank slate, achieving higher accuracy with substantially fewer labeled pairs. Our framework offers a practical and effective solution to mitigate the cold-start problem, enhancing the sample efficiency and applicability of preference learning in data-constrained environments. We release our code at https://github.com/Dan-A2/cold-start-preference-learning
• Abstract（参考訳）: アクティブな嗜好学習は、選好を効率的にモデル化するための強力なパラダイムであるが、コールドスタートの問題に悩まされている。 この課題は、しばしばラベル付きデータが不足し、高価であり、専門家の騒音にさらされる、計算社会システムや経済分析において特に深刻である。 このギャップに対処するために、冷間開始能動選好学習のための新しいフレームワークを提案する。 本手法は,データ固有の構造から初期擬似ラベルを導出するために主成分分析(PCA)を用いて,自己教師付き事前学習フェーズを通じて学習プロセスを開始する。 その後、モデルはアクティブな学習ループを通じて洗練され、ラベルのシミュレートされたノイズオラクルを戦略的にクエリする。 我々は、金融信頼性、キャリア成功率、社会経済的地位など、さまざまな分野の多様なデータセットに関する広範な実験を行う。 その結果, コールドスタート手法は, 空白スレートから始まる標準的なアクティブラーニング手法より優れており, ラベル付きペアを著しく少なくして高い精度を実現していることがわかった。 本フレームワークは,データ制約環境下での選好学習のサンプル効率と適用性を向上し,コールドスタート問題を緩和するための実用的で効果的なソリューションを提供する。 コードをhttps://github.com/Dan-A2/cold-start-preference-learningでリリースします。

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