Two-sided matching with partial information
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The traditional model of two-sided matching assumes that all agents fully know their own preferences. As markets grow large, however, it becomes impractical for agents to precisely assess their rankings over all agents on the other side of the market. We propose a novel model of two-sided matching in which agents are endowed with known partially ordered preferences and unknown true preferences drawn from known distributions consistent with the partial order. The true preferences are learned through interviews, revealing the pairwise rankings among all interviewed agents, performed according to a centralized interview policy, i.e., an algorithm that adaptively schedules interviews. Our goal is for the policy to guarantee both stability and optimality for a given side of the market, with respect to the underlying true preferences of the agents. As interviews are costly, we seek a policy that minimizes the number of interviews. We introduce three minimization objectives: (very weak) dominance, which minimizes the number of interviews for any underlying true preference profile; Pareto optimality, which guarantees that no other policy dominates the given policy; and optimality in expectation with respect to the preference distribution. We formulate our problem as a Markov decision process, implying an algorithm for computing an optimal-in-expectation policy in time polynomial in the number of possible preference orderings (and thus exponential in the size of the input). We then derive structural properties of dominant policies which we call optimality certificates. We show that computing a minimum optimality certificate is NP-hard, suggesting that optimal-in-expectation and/or Pareto optimal policies could be NP-hard to compute. Finally, we restrict attention to a setting in which agents on one side of the market have the same partially ordered preferences (but potentially distinct underlying true preferences), and in which agents must interview before matching. In this restricted setting, we show how to leverage the idea of minimum optimality certificates to design a computationally efficient interview-minimizing policy. This policy works without knowledge of the distributions and is dominant (and so is also Pareto optimal and optimal-in-expectation).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle