Offline Clustering of Preference Learning with Active-data Augmentation
作者: Jingyuan Liu, Fatemeh Ghaffari, Xuchuang Wang, Xutong Liu, Mohammad Hajiesmaili, Carlee Joe-Wong
分类: cs.LG
发布日期: 2025-10-30 (更新: 2025-10-31)
💡 一句话要点
提出Off-C$^2$PL和A$^2$-Off-C$^2$PL算法，解决离线偏好学习中的用户聚类和数据不平衡问题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 离线偏好学习 用户聚类 主动学习 数据不平衡 推荐系统
📋 核心要点
- 现有偏好学习方法在用户交互受限或成本高昂时表现不佳，且忽略了用户偏好的差异性，导致数据聚合困难。
- 论文提出Off-C$^2$PL算法，通过用户聚类有效聚合离线数据，并设计A$^2$-Off-C$^2$PL算法，主动选择数据以平衡偏好维度。
- 在合成和真实数据集上的实验表明，所提出的算法能够有效提升偏好学习的性能，验证了理论分析的正确性。
📝 摘要（中文）
本文研究了离线偏好学习中的用户聚类问题，即学习器可以访问来自多个用户的固定数据集，这些用户可能具有不同的偏好，目标是最大化测试用户的效用。这种设置面临两个主要挑战：(1)识别用户之间的相似性以有效聚合数据，尤其是在离线数据在不同维度上不平衡的情况下；(2)处理不平衡的离线数据，其中一些偏好维度表示不足。为了解决这些挑战，我们首先为纯离线设置提出了Off-C$^2$PL算法，并提供了明确捕捉样本噪声和偏差之间权衡的次优性界限。然后，我们将框架扩展到主动数据增强设置，提出了A$^2$-Off-C$^2$PL算法，该算法基于Off-C$^2$PL学习的聚类结构，为测试用户选择有限数量的额外主动数据，优先选择信息量最少的偏好维度。理论分析和实验结果验证了所提出算法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决离线偏好学习中的两个核心问题：一是如何有效地对具有不同偏好的用户进行聚类，特别是在离线数据不平衡的情况下；二是如何处理由于数据不平衡导致的某些偏好维度表示不足的问题。现有方法通常假设所有用户具有相同的偏好，或者无法有效地利用有限的离线数据，导致性能下降。
核心思路：论文的核心思路是首先利用离线数据对用户进行聚类，然后基于聚类结果，为测试用户选择最具信息量的样本进行主动学习。通过聚类，可以有效地聚合相似用户的偏好数据，从而提高学习效率。通过主动学习，可以针对性地补充缺失的偏好维度信息，从而提高模型的泛化能力。
技术框架：整体框架包含两个主要阶段：(1) 离线聚类阶段：使用Off-C$^2$PL算法，基于离线数据对用户进行聚类。该算法旨在最小化样本噪声和偏差之间的权衡，从而获得更准确的聚类结果。(2) 主动学习阶段：使用A$^2$-Off-C$^2$PL算法，基于离线聚类结果，为测试用户选择最具信息量的样本进行主动学习。该算法优先选择那些在测试用户的偏好维度上表示不足的样本。
关键创新：论文的关键创新在于将用户聚类和主动学习相结合，从而有效地解决了离线偏好学习中的数据不平衡问题。Off-C$^2$PL算法通过显式地建模样本噪声和偏差之间的权衡，提高了聚类的准确性。A$^2$-Off-C$^2$PL算法通过针对性地选择样本，提高了主动学习的效率。
关键设计：Off-C$^2$PL算法的关键设计在于其损失函数，该损失函数旨在最小化聚类误差，同时惩罚聚类偏差。A$^2$-Off-C$^2$PL算法的关键设计在于其样本选择策略，该策略优先选择那些在测试用户的偏好维度上表示不足的样本。具体的参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过合成和真实数据集上的实验验证了所提出算法的有效性。实验结果表明，Off-C$^2$PL算法能够有效地对用户进行聚类，A$^2$-Off-C$^2$PL算法能够显著提高偏好学习的性能。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于推荐系统、人机交互、强化学习等领域。例如，在推荐系统中，可以根据用户的历史偏好数据，将用户聚类成不同的群体，然后为每个群体推荐不同的商品或服务。在人机交互中，可以根据用户的反馈数据，主动选择一些样本进行标注，从而快速学习用户的偏好。
📄 摘要（原文）
Preference learning from pairwise feedback is a widely adopted framework in applications such as reinforcement learning with human feedback and recommendations. In many practical settings, however, user interactions are limited or costly, making offline preference learning necessary. Moreover, real-world preference learning often involves users with different preferences. For example, annotators from different backgrounds may rank the same responses differently. This setting presents two central challenges: (1) identifying similarity across users to effectively aggregate data, especially under scenarios where offline data is imbalanced across dimensions, and (2) handling the imbalanced offline data where some preference dimensions are underrepresented. To address these challenges, we study the Offline Clustering of Preference Learning problem, where the learner has access to fixed datasets from multiple users with potentially different preferences and aims to maximize utility for a test user. To tackle the first challenge, we first propose Off-C$^2$PL for the pure offline setting, where the learner relies solely on offline data. Our theoretical analysis provides a suboptimality bound that explicitly captures the tradeoff between sample noise and bias. To address the second challenge of inbalanced data, we extend our framework to the setting with active-data augmentation where the learner is allowed to select a limited number of additional active-data for the test user based on the cluster structure learned by Off-C$^2$PL. In this setting, our second algorithm, A$^2$-Off-C$^2$PL, actively selects samples that target the least-informative dimensions of the test user's preference. We prove that these actively collected samples contribute more effectively than offline ones. Finally, we validate our theoretical results through simulations on synthetic and real-world datasets.