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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-10-04 15:20 多数のユーザに対してオンラインクラスタリングを行うベイズ最適化 ○山東祐斗（阪大）・木村達明（同志社大）・木村拓人（NTTコノキュー）・滝根哲哉（阪大）  NS2023-76 |
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| 抄録 | （和） | ベイズ最適化は, 未知の連続値の報酬関数に対し, 逐次的に最適値の探索を行い, 累積された報酬の最大化を行う手法であり, 機械学習のハイパーパラメータの探索や無線通信品質制御などの幅広い分野の実問題に応用されている. ベイズ最適化における報酬関数は, ユーザがサービスやシステムなどに取った行動に対して獲得する利得を表しており, その特性はユーザの嗜好により異なると考えられる. このため, 異なる報酬関数をもつ複数のユーザにベイズ最適化を適用する場合には, 個々に報酬関数の最適値の探索を行う必要があるため, 計算量が膨大になるという課題がある. これに対し, ユーザの嗜好の類似性を用いることで, 報酬関数の推定と最適値の探索の効率化が可能になると考えられる. 本研究では, 異なる報酬関数をもつ複数のユーザに対し, ユーザのオンラインクラスタリングとベイズ最適化を同時に行う手法を提案する. 提案手法では, ユーザの嗜好性の類似性に基づいたクラスタ構造が存在すると仮定し,ユーザのクラスタ構造の推定を行いながら, 各クラスタに対応する報酬関数の最適値を探索し, 累積報酬の最大化を行う. 提案手法における, 累積リグレットの増加特性を理論的に解析し, クラスタ構造を考慮しない場合と比べ, 効率的に報酬関数の最適化が行えることを示す. |
| （英） | Bayesian optimization is a method that sequentially explores optimal values for an unknown continuous reward function and maximizes the cumulative reward. It is applied to a wide range of practical problems in fields such as hyperparameter tuning in machine learning and wireless communication quality control. In Bayesian optimization, the reward function represents the gains users obtain from their actions in services or systems, and it is believed to vary based on user preferences. Therefore, when applying Bayesian optimization to multiple users with different reward functions, there is a challenge of significant computational complexity due to the need to search for optimal values for each reward function individually. To address this challenge, it is believed that leveraging the similarity of user preferences can lead to more efficient estimation of the reward function and exploration of optimal values. In this research, we propose a method that simultaneously performs online clustering of users and Bayesian optimization for users with different reward functions. The proposed approach assumes the existence of a cluster structure based on user preference similarity, and it estimates the user’s cluster structure while searching for optimal values corresponding to each cluster’s reward function to maximize the accumulated reward. The research theoretically analyzes the increase in cumulative regret in the proposed approach and demonstrates its efficiency in optimizing reward functions compared to approaches that do not consider cluster structure. | |
| キーワード | （和） | バンディット問題 / ベイズ最適化 / オンラインクラスタリング / ガウス過程 / GP-UCB / / / |
| （英） | Bandit problems / Bayesian optimization / online clustering / Gaussian process / GP-UCB / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 198, NS2023-76, pp. 30-30, 2023年10月. | |
| 資料番号 | NS2023-76 | |
| 発行日 | 2023-09-27 (NS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NS2023-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
| 開催期間 | 2023-10-04 - 2023-10-06 |
| 開催地（和） | 北海道大学 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Hokkaidou University + Online |
| テーマ（和） | ネットワークアーキテクチャ(オーバレイ、P2P、ユビキタスNW、スケールフリーNW、アクティブNW、NGN・新世代NW、IoT、エッジコンピューティング)、次世代パケットトランスポート(高速Ethernet、IP over WDM、マルチサービスパケット技術、MPLS)、グリッド、一般 |
| テーマ（英） | Network architecture (5G, Local 5G, Beyond5G, Mobile networks, Ad-hoc and sensor networks, Overlay and P2P networks, Programmable networks, SDN/NFV, IoT, Network slicing), Next generation packet transport (High speed Ethernet, IP over WDM, Multi-service package technology, MPLS), Grid, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2023-10-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 多数のユーザに対してオンラインクラスタリングを行うベイズ最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Bayesian optimization with online clustering |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | バンディット問題 / Bandit problems |
| キーワード(2)（和/英） | ベイズ最適化 / Bayesian optimization |
| キーワード(3)（和/英） | オンラインクラスタリング / online clustering |
| キーワード(4)（和/英） | ガウス過程 / Gaussian process |
| キーワード(5)（和/英） | GP-UCB / GP-UCB |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山東 祐斗 / Yuto Sando / サンドウ ユウト |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 達明 / Tatsuaki Kimura / キムラ タツアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 拓人 / Takuto Kimura / キムラ タクト |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社NTTコノキュー (略称： NTTコノキュー) NTT QONOQ, INC. (略称： NTT QONOQ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 滝根 哲哉 / Tetsuya Takine / タキネ テツヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-10-04 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2023-76 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.198 |
| ページ範囲 | p.30 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2023-09-27 (NS) |
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