情報検索ユーザ研究のコストを低減するための最良アーム同定アルゴリズムを用いたレースでの一日【JST・京大機械翻訳】

Losada David E.; Elsweiler David; Harvey Morgan; Trattner Christoph

文献

J-GLOBAL ID：202202214910171505 整理番号：22A0890716

情報検索ユーザ研究のコストを低減するための最良アーム同定アルゴリズムを用いたレースでの一日【JST・京大機械翻訳】

A day at the races Using best arm identification algorithms to reduce the cost of information retrieval user studies

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巻： 52 号： 5 ページ： 5617-5632 発行年： 2022年
JST資料番号： W0297A ISSN： 0924-669X 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

ユーザ研究を行うための2つの主要な障壁は,参加者を募集する際のコストと,研究の実施における研究者の時間である。典型的な解決策は,クラウドソーシングプラットフォームに展開できる便利サンプルまたは設計研究を研究することである。両解は利点を持つが,欠点も有している。これらのアプローチが意味を感じる場合でさえ,著者らの資源-参加者と著者らの時間を効率的に使用するかどうか,そして,著者らがより良いことができるかどうかを,まだ合理的である。典型的には,ユーザ研究は,均一数の機会が各条件に割り当てられるように,ランダムに割り当てられた実験条件を比較する。このサンプリングアプローチは臨床試験で実証され,準最適である。多くの情報検索(IR)ユーザ研究の目標は,どの戦略(例えば,行動またはシステム)が最良であるかを決定することである。そのようなセットアップでは,それは,明らかに劣っている条件に関して,参加者と研究者の時間と金銭を浪費するのではない。本研究では,最良Arm同定(BAI)アルゴリズムがこの問題に対する自然解を提供するかどうかを検討した。BAI法は,推薦されたアームを出力する唯一の目標が推奨されたアームの平均支払いによって評価されるマルチアームバンド(MABs)のクラスである。以前に発表されたIR関連ユーザ研究および一連のシミュレーションに関連した3つのデータセットを用いて,ユーザ研究に必要なコストがBAI法を採用することによって低減できる範囲を試験した。著者らの結果は,いくつかのBAIインスタンス(レースアルゴリズム)がユーザ研究のコストを削減するための有望なデバイスであることを示唆する。研究したレースアルゴリズムの一つは,Hoeffdingが特に有望である。このアルゴリズムは,実およびシミュレーションデータセットの両方にわたって一貫した節約を提供し,完全試行の結果に矛盾した結果だけを非常に稀に戻した。結果は,この分野での方法研究に重要な影響を与える可能性があると信じる。その結果,参加者に割り当てられた条件は,参加者と実験者の時間を効率的に利用するために,動的に変化できることが示された。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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検索技術 , 移動通信 , 計算機網

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