基于排序的交互式遗憾最小化
数据库
2020-06-22 v1
摘要
作为数据库系统中多准则决策的重要工具，遗憾最小化查询被证明兼具 top-k 与 skyline 查询的优点：它控制输出规模且不需要用户提供任何偏好。现有研究证实，在具备交互能力时遗憾比可大幅降低。本文研究如何通过排序机制增强当前的交互式遗憾最小化查询。用户在每轮交互中不再从展示点中选择最喜爱点，而是对展示数据点进行排序并将结果发送给系统。通过引入排序机制，每轮交互所探索的效用空间将在一定程度上收缩。进而后续轮次交互的候选点选择将被缩小至更小的数据空间，因此交互轮数将减少。我们提出两种有效的基于排序的算法，即 Sorting-Simplex 与 Sorting-Random，分别基于单纯形法与随机选取策略来寻找最大效用点。在合成与真实数据集上的实验验证了我们的 Sorting-Simplex 与 Sorting-Random 算法优于当前最先进的算法。
引用
@article{arxiv.2006.10949,
title = {Sorting-based Interactive Regret Minimization},
author = {Jiping Zheng and Chen Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.10949},
year = {2020}
}
备注
15 pages, accepted for publication of the 4th APWeb-WAIM joint international conference on Web and Big Data (APWebWAIM 2020)