論文の概要: Priority-Aware Shapley Value

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09326v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 01:41:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.318409
• Title: Priority-Aware Shapley Value
• Title（参考訳）: 優先性に配慮したシェープ値
• Authors: Kiljae Lee, Ziqi Liu, Weijing Tang, Yuan Zhang,
• Abstract要約: プライオリティを意識する共有価値(PASV)には、ハード優先度制約と、ソフトでコントリビュータ固有のプライオリティ重みの両方が組み込まれている。 スケーラブルモンテカルロ推定のための効率的な隣接スワップ型メトロポリス・ハスティングスサンプリング器を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.696678371045213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Shapley values are widely used for model-agnostic data valuation and feature attribution, yet they implicitly assume contributors are interchangeable. This can be problematic when contributors are dependent (e.g., reused/augmented data or causal feature orderings) or when contributions should be adjusted by factors such as trust or risk. We propose Priority-Aware Shapley Value (PASV), which incorporates both hard precedence constraints and soft, contributor-specific priority weights. PASV is applicable to general precedence structures, recovers precedence-only and weight-only Shapley variants as special cases, and is uniquely characterized by natural axioms. We develop an efficient adjacent-swap Metropolis-Hastings sampler for scalable Monte Carlo estimation and analyze limiting regimes induced by extreme priority weights. Experiments on data valuation (MNIST/CIFAR10) and feature attribution (Census Income) demonstrate more structure-faithful allocations and a practical sensitivity analysis via our proposed "priority sweeping".
• Abstract（参考訳）: 共有値は、モデルに依存しないデータ評価や特徴属性に広く使用されているが、コントリビュータは交換可能であると暗黙的に仮定している。 これは、コントリビュータが依存している場合(例えば、再利用/拡張データや因果的特徴順序)や、信頼やリスクなどの要因によってコントリビューションを調整する必要がある場合、問題になる可能性がある。 本稿では,ハード優先制約とソフトでコントリビュータ固有の重み付けを併用したプライオリティ・アウェア・シャプリー・バリュー(PASV)を提案する。 PASVは一般的な先行構造に適用され、特別な場合として優先のみおよび重量のみのシャプリー変種を復元し、自然公理によって特徴付けられる。 モンテカルロ推定をスケーラブルにするための効率的な隣接型メトロポリス・ハスティングスサンプリング装置を開発し, 極度優先度重みによる制限条件を解析する。 データアセスメント(MNIST/CIFAR10)と特徴属性(Census Income)の実験により、より構造に富んだアロケーションと、提案した「プライオリティ・スイーピング」による実用的な感度分析が示された。

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