I den on-line Explore & Exploit [E&E] litteraturen, central för maskininlärning, står en central planerare inför en uppsättning alternativ, var och en ger någon okänd belöning. Planerarens mål är att lära sig det optimala alternativet så snart som möjligt, genom experiment. Ett typiskt antagande i denna modell är att planeraren har full kontroll över experimentets utformning och genomförande. När experiment genomförs av ett samhälle av självmotiverade agenter kan planeraren bara rekommendera experiment men har ingen makt att genomdriva det. Den första uppsatsen som förenar de sociala aspekterna med utmaningen med E&E, ett nytt forskningsområde där vi myntar termen "socialt utforskande och utnyttjande", är Kremer et. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. [Kremer m.fl. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). I detta arbete introducerar författarna en naiv miljö (Vi använder begreppet "naiv miljö" för miljöer där den optimala icke-sociala utforska och utnyttja systemet är trivial - prova alla åtgärder i följd, var gång, och slå sig ner på den optimala därefter) och studera optimal utforska och utnyttja system som står för agenters incitament. För att vara mer specifik, [Kremer et al. 2014] identifiera ett incitamentskompatibelt system med vilket en central planerare asymptotiskt kan styra användarna mot att vidta optimala åtgärder. [Kremer m.fl.] 2014 ] redogör för agenternas incitament och i synnerhet för bristande anpassning av agenternas incitament och planeraren som inte tar hänsyn till andra samhälleliga aspekter. I synnerhet [Kremer et al. 2014 ] göra ett underförstått antagande att agenter inte kan se eller kommunicera med någon annan agent. Det visar sig att när man tar hänsyn till observerbarheten, så är det system som Kremer et föreslår. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. är inte längre förenligt med incitamenten, vilket leder till marknadsmisslyckanden. I detta arbete inför vi observerbarhet inom ramen för social E&E. Vi studerar utformningen av rekommendationssystem när agenter (delvis) kan observera varandra. I synnerhet undersöker vi villkoren i det sociala nätverket som möjliggör asymptotiskt optimala resultat. Så sträcker vi ut [Kremer et al. 2014] genom att lägga till det ytterligare skiktet av ett socialt nätverk och visa förhållanden under vilka kärnan i deras resultat, om än med en annan mekanism, kan bibehållas även om agenter kan observera varandra. Intuitivt, ju fler agenter kan se varandra desto mindre makt finns inom den centrala planeraren. Formellt, låt en synlighet graf över N agenter vara en graf där agenter fungerar som noderna, och en kant (a, b) innebär att agenter a och b kan observera varandras åtgärder. En synlighetsgraf är en (α, β)-graf om antalet noder med en grad som är större än N α begränsas av N β. Vårt huvudsakliga resultat är att för en tillräckligt stor N, om synlighet grafen är en (α, β)-graf, där 2α + β < 1, då finns det en deterministisk incitament-kompatibel algoritm som leder till ungefär optimalt resultat. Å andra sidan visar vi att för den fullständiga grafen kan asymptotiskt optimalt utfall inte uppnås med någon probabilistisk stimulanskompatibel algoritm. Eftersom hela grafen är en (0, 1)-graf, vårt resultat är tight. Ytterligare nyckelord och fraser: Utforska och utnyttja, uppmuntra kompatibilitet, socialt lärande Ilan Kremer, Yishay Mansour och Motty Perry. Genomföra visdomen hos folkmassan.
Bahar m.fl. REF berikar modellen genom att inbädda agenterna i ett socialt nätverk och låta dem observera sina grannar.
Economic Recommendation Systems: One Page Abstract
{'venue': "EC '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}