Expert with Clustering: Hierarchical Online Preference Learning Framework
作者: Tianyue Zhou, Jung-Hoon Cho, Babak Rahimi Ardabili, Hamed Tabkhi, Cathy Wu
分类: cs.LG
发布日期: 2024-01-26 (更新: 2024-06-24)
💡 一句话要点
提出专家聚类框架以加速用户偏好学习
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 用户偏好学习 层次聚类 推荐系统 上下文赌博 损失引导距离 专家算法 出行推荐
📋 核心要点
- 现有推荐系统在用户偏好学习上存在效率低下的问题，难以快速适应用户的变化需求。
- 论文提出的EWC框架通过结合聚类技术与专家建议，利用层次用户信息加速偏好学习过程。
- 实验结果显示，EWC在减少遗憾值方面表现优异，相较于LinUCB基线提升了27.57%。
📝 摘要（中文）
随着新兴出行系统日益增强推荐能力，用户偏好学习的加速显得尤为重要。本研究提出了一种名为专家聚类（EWC）的层次上下文赌博框架，利用低维潜在空间捕捉用户的出行偏好。EWC结合了聚类技术和专家建议，采用新颖的损失引导距离度量，生成更具代表性的聚类中心。实验结果表明，EWC在推荐场景中相较于LinUCB基线显著降低了27.57%的遗憾值，展示了其在快速学习和适应场景中的理论与实验有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决现有出行推荐系统在用户偏好学习中的效率不足，尤其是在快速变化的用户需求下，如何有效减少用户的遗憾值是一个重要挑战。
核心思路：论文提出的EWC框架通过构建层次上下文赌博模型，结合聚类技术和专家建议，利用低维潜在空间来捕捉用户偏好，从而加速学习过程。
技术框架：EWC框架主要包括用户信息的层次聚类、损失引导距离度量的计算以及专家建议的整合。整体流程为：首先进行用户偏好的聚类，然后根据聚类结果和专家建议进行推荐，最后更新用户偏好模型。
关键创新：EWC的主要创新在于首次将专家算法与k-Means聚类结合，并分析其遗憾值，这在理论和实验上都展示了其有效性，尤其是在需要快速学习的场景中。
关键设计：EWC采用了损失引导距离度量来生成聚类中心，确保聚类结果的代表性。此外，算法的遗憾界限为O(N√(TlogK) + NT)，其中包含了来自Hedge算法的遗憾和聚类的平均损失。具体参数设置和损失函数设计在实验中进行了详细验证。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，EWC框架在推荐场景中显著降低了27.57%的遗憾值，相较于LinUCB基线，展示了其在快速学习和适应能力上的优势。这一结果证明了EWC在实际应用中的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究的EWC框架具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要快速响应用户偏好的出行推荐系统。其数据高效性使其能够在复杂的层次结构中捕捉个体与集体行为，未来可扩展至其他领域，如个性化服务和智能交通系统等。
📄 摘要（原文）
Emerging mobility systems are increasingly capable of recommending options to mobility users, to guide them towards personalized yet sustainable system outcomes. Even more so than the typical recommendation system, it is crucial to minimize regret, because 1) the mobility options directly affect the lives of the users, and 2) the system sustainability relies on sufficient user participation. In this study, we consider accelerating user preference learning by exploiting a low-dimensional latent space that captures the mobility preferences of users. We introduce a hierarchical contextual bandit framework named Expert with Clustering (EWC), which integrates clustering techniques and prediction with expert advice. EWC efficiently utilizes hierarchical user information and incorporates a novel Loss-guided Distance metric. This metric is instrumental in generating more representative cluster centroids. In a recommendation scenario with $N$ users, $T$ rounds per user, and $K$ options, our algorithm achieves a regret bound of $O(N\sqrt{T\log K} + NT)$. This bound consists of two parts: the first term is the regret from the Hedge algorithm, and the second term depends on the average loss from clustering. To the best of the authors knowledge, this is the first work to analyze the regret of an integrated expert algorithm with k-Means clustering. This regret bound underscores the theoretical and experimental efficacy of EWC, particularly in scenarios that demand rapid learning and adaptation. Experimental results highlight that EWC can substantially reduce regret by 27.57% compared to the LinUCB baseline. Our work offers a data-efficient approach to capturing both individual and collective behaviors, making it highly applicable to contexts with hierarchical structures. We expect the algorithm to be applicable to other settings with layered nuances of user preferences and information.