論文の概要: Optimality of Sequential Filtering Under Independent Cost and Selectivity Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07589v1
• Date: Thu, 28 May 2026 03:44:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 07:09:36.751308
• Title: Optimality of Sequential Filtering Under Independent Cost and Selectivity Models
• Title（参考訳）: 独立コストと選択性モデルによるシーケンスフィルタリングの最適性
• Authors: Hrishikesh Paranjape, Abhishek Mandal, Xian Sun,
• Abstract要約: 逐次フィルタリングパイプラインは、大規模システムでは一般的な設計パターンであり、各コストがかかる一連の段階によって、大量のアイテムが徐々に減少する。 我々は,予測コスト目標の下で逐次フィルタリングを形式化し,独立モデルの下では,コストと拒絶確率の比を増大させることでフィルタを注文することで,予測総コストを最小化することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.615465263960381
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sequential filtering pipelines are a common design pattern in large-scale systems, where a large population of items is progressively reduced by a sequence of stages that each incur cost. Despite their prevalence in ranking systems, cascaded machine learning inference, and fraud detection, filter ordering is often determined by heuristics without formal guarantees. We formalize sequential filtering under an expected-cost objective and prove that, under an independence model, ordering filters by increasing ratio of cost to rejection probability minimizes expected total cost. Extensive Monte Carlo simulations show that the optimal ordering strictly dominates common heuristics across all runs, both in expectation and across the full distribution of outcomes.
• Abstract（参考訳）: 逐次フィルタリングパイプラインは、大規模システムでは一般的な設計パターンであり、各コストがかかる一連の段階によって、大量のアイテムが徐々に減少する。 ランキングシステム、カスケードされた機械学習推論、不正検出に人気があるにもかかわらず、フィルタの順序付けは正式な保証のないヒューリスティックによって決定されることが多い。 我々は,予測コスト目標の下で逐次フィルタリングを形式化し,独立モデルの下では,コストと拒絶確率の比を増大させることでフィルタを注文することで,予測総コストを最小化することを示す。 モンテカルロシミュレーションにより、最適順序付けは期待と結果の完全な分布の両方において、全てのランの共通ヒューリスティックを厳密に支配していることが示された。

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