[论文解读] Matching Algorithms: Fundamentals, Applications and Challenges

Jing Ren, Feng Xia+6 more|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2021

Optimization and Search Problems参考文献 166被引用 8

一句话总结

本综述全面概述了匹配算法，将其分类为显式匹配（具有直接偏好列表）和隐式匹配（具有预测偏好）。综述了稳定匹配等基础模型，探讨了推荐系统、知识图谱和信息检索中的应用，并识别出公平性、可解释性和隐私保护方面的关键挑战，为未来匹配系统的研究提供了一个统一框架。

ABSTRACT

Matching plays a vital role in the rational allocation of resources in many areas, ranging from market operation to people's daily lives. In economics, the term matching theory is coined for pairing two agents in a specific market to reach a stable or optimal state. In computer science, all branches of matching problems have emerged, such as the question-answer matching in information retrieval, user-item matching in a recommender system, and entity-relation matching in the knowledge graph. A preference list is the core element during a matching process, which can either be obtained directly from the agents or generated indirectly by prediction. Based on the preference list access, matching problems are divided into two categories, i.e., explicit matching and implicit matching. In this paper, we first introduce the matching theory's basic models and algorithms in explicit matching. The existing methods for coping with various matching problems in implicit matching are reviewed, such as retrieval matching, user-item matching, entity-relation matching, and image matching. Furthermore, we look into representative applications in these areas, including marriage and labor markets in explicit matching and several similarity-based matching problems in implicit matching. Finally, this survey paper concludes with a discussion of open issues and promising future directions in the field of matching.

研究动机与目标

• 根据偏好列表是否明确提供，将匹配问题系统性地划分为显式匹配与隐式匹配。
• 回顾显式匹配的核心模型与算法，包括一对一、一对多及多对多匹配。
• 调查隐式匹配的前沿方法，如检索、用户-项目匹配、实体-关系匹配及图像匹配。
• 分析现代匹配系统中公平性、可解释性和隐私保护方面的关键挑战。
• 识别匹配算法设计中的开放问题与未来研究方向。

提出的方法

• 根据偏好列表是否显式提供或从数据中推断，对匹配问题进行分类。
• 综述经典稳定匹配理论及基于优化的显式匹配模型。
• 回顾基于相似度的方法，包括嵌入模型、神经网络与排序函数在隐式匹配中的应用。
• 分析反馈机制与激励设计，以提升现实系统中偏好列表的推断效果。
• 将公平性、可解释性与隐私保护技术整合到匹配算法设计中。
• 通过应用案例研究（如婚姻市场、推荐系统、POI推荐）说明理论模型。

实验结果

研究问题

• RQ1 在偏好列表获取与算法设计方面，显式匹配与隐式匹配有何区别？
• RQ2 显式匹配场景下，稳定匹配与最优匹配的核心模型与算法是什么？
• RQ3 现代隐式匹配系统如何从数据中推断偏好列表，其相似度计算采用何种技术？
• RQ4 在人工智能驱动的匹配系统中，确保公平性、可解释性与隐私保护的关键挑战是什么？
• RQ5 在现实应用中推动匹配算法发展的最有前景的未来研究方向是什么？

主要发现

• 显式匹配依赖于已知的偏好列表，强调稳定性和最优性，其基础模型包括Gale-Shapley的稳定婚姻算法。
• 隐式匹配通过嵌入模型与深度学习等技术，利用相似度得分推断偏好，广泛应用于推荐系统与信息检索。
• 由于数据偏差，匹配中的公平性仍是主要挑战，且在最小公理下尚无解决方案能保证所有参与方的公平性。
• 基于深度学习的隐式匹配在可解释性方面受限，因这些模型常表现为黑箱，影响信任与验证。
• 在处理位置或联系人列表等敏感数据的系统中，隐私保护至关重要，但隐私与效用之间的平衡仍是开放问题。
• 未来的匹配系统必须整合反馈机制与隐私保护技术，以提升准确性与用户信任。