本内容は、Plackett Luce(PL)ベースのユーザー選択における後悔最小化問題に焦点を当てています。既存の方法が持つ制約や問題点を排除し、新しいアルゴリズムを提案しています。この新しい手法は、効率的で実用的であり、現存する手法の制限から解放されています。著者たちはRank-Breakingという新しい手法を導入し、PLモデルのスコアパラメーターの推定に対する厳密な集中保証を確立しています。これにより、彼らのアルゴリズムは実装が容易であり、ログファクターまで最適であり、デフォルト項目に関する非現実的な仮定からも解放されています。
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by Aadirupa Sah... klokken arxiv.org 03-01-2024
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