从社会到个人:众包偏好聚合多层次模型的简约路径

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作者：scidown 发布时间：2021-07-27 17:50:17 文章标题：

从社会到个人:众包偏好聚合多层次模型的简约路径( From Social to Individuals: a Parsimonious Path of Multi-level Models for Crowdsourced Preference Aggregation )

文章作者：

Q Xu J Xiong X Cao Q Huang Y Yao Preference Aggregation HodgeRank Mixed-Effects Models Linearized Bregman Iterations Personalized Ranking Position Bias

文章简述：

在众包偏好聚合中，通常假设所有注释者都服从一个共同的偏好或社会效用函数，从而产生它们在实验中的比较行为。然而，在现实中，由于多准则、异常或这些行为的混合，注释器会受到变化的影响。本文提出了一个简洁的混合效应模型，它既考虑了大多数注释者遵循一个共同线性效用模型的固定效应，又考虑了一些注释者可能显著偏离共同而表现出强烈个性化偏好的随机效应。本文的关键算法建立了一条从社会效用到个体变化的动态路径，在个性化上具有不同程度的稀疏性。该算法基于线性化Bregman迭代，易于并行实现，满足了大规模数据分析的需要。在此统一框架下，给出了三种随机效用模型，包括具有$L_2损失的基本线性模型、Bradley-Terry模型和Thurstone-Mosteller模型。仿真和实际数据集的实验结果表明，与传统的Hodgerank相比，节约型多层模型在可解释性和预测精度方面都有较大的提高。

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