[论文解读] Learning the Experts for Online Sequence Prediction

Elad Eban, Aharon Birnbaum+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 18, 2012

Advanced Bandit Algorithms Research参考文献 24被引用 4

一句话总结

该论文提出了一种新颖的在线学习算法，能够自动识别并从一组专家预测器中学习，以提升在线序列预测性能，尤其适用于短序列。通过利用过去序列的训练集，该方法自适应地选择高性能专家，在理论保证下实现接近事后最优专家的预测性能，该方法在ICML 2012的网页点击预测任务中得到验证。

ABSTRACT

Online sequence prediction is the problem of predicting the next element of a sequence given previous elements. This problem has been extensively studied in the context of individual sequence prediction, where no prior assumptions are made on the origin of the sequence. Individual sequence prediction algorithms work quite well for long sequences, where the algorithm has enough time to learn the temporal structure of the sequence. However, they might give poor predictions for short sequences. A possible remedy is to rely on the general model of prediction with expert advice, where the learner has access to a set of $r$ experts, each of which makes its own predictions on the sequence. It is well known that it is possible to predict almost as well as the best expert if the sequence length is order of $\log(r)$. But, without firm prior knowledge on the problem, it is not clear how to choose a small set of {\em good} experts. In this paper we describe and analyze a new algorithm that learns a good set of experts using a training set of previously observed sequences. We demonstrate the merits of our approach by applying it on the task of click prediction on the web.

研究动机与目标

• 解决在使用标准单序列预测算法时，短序列在线序列预测性能较差的挑战。
• 克服在缺乏序列领域先验知识的情况下，选择少量有效专家的困难。
• 开发一种从观测序列的训练集中学习高质量专家集合的方法。
• 确保即使在序列长度有限的情况下，也能实现接近事后最优专家的理论性能保证。
• 在真实世界的网页应用点击预测任务中，证明该方法的实际有效性。

提出的方法

• 该算法利用先前观测到的序列训练集，学习一组r个专家，每个专家专门针对训练数据中的模式进行预测。
• 采用基于专家建议的预测的元学习框架，学习者通过加权多数策略组合多个专家的预测。
• 专家的选择由一种新颖的优化过程引导，以最小化相对于所学专家集中最优专家的遗憾。
• 该方法引入了对专家数量r的对数依赖关系，确保可扩展性与理论性能边界。
• 使用在线凸优化技术，迭代地优化专家权重，随时间推移提高预测准确性。
• 该算法设计为自适应，能够根据观测到的序列模式动态调整专家的贡献。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否从训练序列中自动学习一组专家，以提升短序列上的在线预测性能？
• RQ2 该算法如何确保与事后最优专家相比接近最优的性能？
• RQ3 所提方法的理论遗憾界在专家数量和序列长度方面的表达形式是什么？
• RQ4 该方法在真实世界的点击预测任务中实际表现如何？
• RQ5 该算法能否在无先验假设的情况下，对多样化序列模式具有良好泛化能力？

主要发现

• 所提算法的遗憾界随专家数量呈对数增长，确保了强大的理论性能保证。
• 与标准单序列预测算法相比，该方法在短序列上的预测准确性显著提升。
• 在网页点击预测数据上的实证评估表明，所学习的专家集合优于固定专家集合和基线方法。
• 该算法能有效识别并利用训练数据中的相关专家，适应底层序列结构。
• 该方法表现出鲁棒性与可扩展性，在潜在专家数量庞大的情况下仍能保持低遗憾。
• 结果证实，从数据中学习专家比依赖手工设计或静态专家集合能获得更好的性能。