المفاهيم الأساسية
エンティティランキングにおけるMLEの不確実性量化に焦点を当てる。
الملخص
ランキングは多くの現実世界のアプリケーションで重要。
Bradley-Terry-Luce(BTL)モデルが最もよく知られているが、共変量情報を考慮しない。
Covariate-Assisted Ranking Estimation(CARE)モデルは、共変量情報を取り入れた拡張モデル。
CAREモデルでは、最大尤度推定値(MLE)の統計的収束率と漸近分布が検証されている。
数値実験によって理論的結果が裏付けられ、提案されたCAREモデルが元のBTLモデルよりも優れていることが示されている。
الإحصائيات
「np > cp log n for some cp > 0 and d + 1 < n, (d + 1) log n ≲np」
「L ≤c4 · nc5 for any absolute constants c4, c5 > 0」
「κ2_1 p (d + 1) log n/npL」など
اقتباسات
"Can one design a provably efficient mechanism for ranking by incorporating features of compared items and conduct associated high-dimensional statistical inference?"