研究者提出无需人工标注动作成本的补救方法DDAR
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研究者提出无需人工标注动作成本的补救方法DDAR
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AI 综述
Nishtha Madaan 与 Srikanta Bedathur 提出数据驱动行动补救方法 DDAR，称这是首个无需人工标注动作成本即可给出可执行补救建议的方法。 DDAR 基于一个假设：历史用户数据中高概率出现的轨迹，对应更低的动作成本。方法先构建用户轨迹的动力学模型，再在该模型下搜索能达成目标结果的轨迹。 研究者称实验显示，DDAR 无需人工监督即可给出合理的补救建议，且动作成本低于现有方法。
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最新进展10月28日 12:00
DDAR：无需人工成本标注的数据驱动可执行补救方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AIDDAR：无需人工成本标注的数据驱动可执行补救方法
研究者提出 Data-Driven Action Recourse（DDAR），首个无需人工标注动作成本即可提供可执行补救的方法。DDAR 基于历史用户数据中高概率轨迹应对应更低成本这一假设，先构建用户轨迹的动力学模型，再在该模型下搜索能达成目标结果的轨迹。实验显示，该方法无需人工监督即可给出合理的补救建议，且动作成本低于现有方法。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。