兼顾多样性与质量的创意排序

在选择创意或试图寻找灵感时，设计师常常必须筛选数百或数千条创意。本文提供一种算法对设计创意进行排序，使得排序列表同时最大化推荐设计的质量与多样性。为此，我们首先定义并比较了使用行列式点过程（DPP）和加性子模函数的两种多样性度量。我们表明 DPP 更适用于以文本表示的条目，且贪心算法在原本为 NP 难的问题上以理论保证和实证性能实现排序的多样化。为生成此类排序，本文提出了一种将质量与多样性度量从集合扩展到排序列表的排列的新方法。这些排序度量开启了利用多目标优化来描述排序列表中多样性与质量之间权衡的使用。我们利用此类权衡前沿通过无差异曲线帮助设计师选择排序。然而，我们也展示了权衡前沿上的排序共享许多排名靠前的条目；这意味着从整个多样性-质量前沿审阅条目（对于给定的深度如前十）仅导致所考虑设计数量边际增加。尽管所提技术具有跨领域使用的通用性，我们展示了在在线设计社区（OpenIDEO）中选择条目的具体性能，其中我们的方法将审阅多样化高质量创意所需的时间从约25小时减少到90分钟。这使得单个设计师对众包创意的评估变得可行。我们的代码公开可用以供进一步研究。