One Size Does Not Fit All: A Bandit-Based Sampler Combination Framework with Theoretical Guarantees
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
Sample-based estimation, which uses a sample to estimate population parameters (e.g., SUM, COUNT, and AVG), has various applications in database systems. A sampler defines how samples are drawn from a population. Various samplers have been proposed (e.g., uniform sampler, stratified sampler, and measure-biased sampler), since there is no single sampler that works well in all cases. To overcome the "one size does not fit all" challenge, we study how to combine multiple samplers to estimate population parameters, and propose SamComb, a novel bandit-based sampler combination framework. Given a set of samplers, a budget, and a population parameter, SamComb can automatically decide how much budget should be allocated to each sampler so that the combined estimation achieves the highest accuracy. We model this sampler combination problem as a multi-armed bandit (MAB) problem and propose effective approaches to balance the exploration and exploitation trade-off in a principled way. We provide theoretical guarantees for our approaches and conduct extensive experiments on both synthetic and real datasets. The results show that there is a strong need to combine multiple samplers, in order to obtain accurate estimations without the knowledge about population predicates and distributions, and SamComb is an effective framework to achieve this goal.
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 | 0,001 | 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 | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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