Decision-theoretic GOLOG with qualitative preferences
Notice bibliographique
Résumé
Personalization is becoming increasingly important in agent programming, particularly as it relates to the Web. We propose to develop underspecified, task-specific agent pro-grams, and to automatically personalize them to the pref-erences of individual users. To this end, we propose a framework for agent programming that integrates rich, non-Markovian, qualitative user preferences expressed in a lin-ear temporal logic with quantitative Markovian reward func-tions. We begin with DTGOLOG, a first-order, decision-theoretic agent programming language in the situation calcu-lus. We present an algorithm that compiles qualitative pref-erences into GOLOG programs and prove it sound and com-plete with respect to the space of solutions. To integrate these preferences into DTGOLOG we introduce the notion of multi-program synchronization and restate the semantics of the lan-guage as a transition semantics. We demonstrate the utility of this framework with an application to personalized travel planning over the Web. To the best of our knowledge this is the first work to combine qualitative and quantitative prefer-ences for agent programming. Further, while the focus of this paper is on the integration of qualitative and quantitative pref-erences, a side effect of this work is realization of the simpler task of integrating qualitative preferences alone into agent programming as well as the generation of GOLOG programs from LTL formulae. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».