Apr, 2018

使用无偏倾向估计的无偏学习排序

PDF
TL;DR本文提出了一种名为 DLA 的双重学习算法，该算法可以联合学习无偏好排名和无偏好倾向模型，以直接从有偏好的点击数据中学习无偏好排名模型，避免了对点击数据的特殊要求，实现了自适应学习和在线学习。实验结果表明，使用 DLA 训练的模型明显优于基于结果随机化和基于点击模型提取的相关信号的无偏好学习至排名算法。
发现论文，激发创造
  • 具有偏差反馈的无偏学习排序

    通过对因果推断框架的提出，使用倾向权重排序支持向量机从隐式反馈学习，消除了数据偏差问题，取得了更好的结果。

    Aug, 2016

  • 估计位置偏差，无需干扰干预

    本文介绍了一种在不涉及人工参照或限制相关性建模假设的前提下，从历史反馈日志中收集一种特定类型的干预数据并使用极值估计器以获得一致倾向性估计的方法，该方法在 Arxiv 全文搜索和谷歌 Drive 搜索等两个实际系统中提供了更好的倾向性估计。

    Dec, 2018

  • 基于级联模型的倾向性估计，用于反事实学习排序

    本文提出了一种针对级联点击模式（CM）场景下的倾向性估计方法（CM-IPS），该方法在用户遵循 CM 点击搜索结果并具有极高表现的情况下，能使 CLTR 表现保持接近于全信息量表现，同时在用户遵循 PBM（Poisson Binomial Model）情况下，该方法不仅表现不佳，反而导致更大偏差，因此需要根据历史用户点击数据来选择使用 CM-IPS 或 PBM-based 倾向性估计方法。

    May, 2020

  • 推荐因果效应的无偏学习

    本论文提出了一种基于逆倾向评分技术的无偏学习框架，以解决推荐系统中的因果效应问题。通过构建无偏估计器和进行经验风险最小化，该框架可以有效地提高有限训练样本下的方差，从而开发出一种基于无偏学习方法的因果效应扩展排序度量方法。该方法在各种设置下的性能均优于其他有偏学习方法。

    Aug, 2020

  • 整页无偏学习排序

    该文提出针对搜索结果页面展示的选择偏见问题的整体无偏学习排名问题，并介绍了一个自动发现和减轻多个 SERP 功能偏见的偏见无关整页无偏排序算法 BAL。

    Oct, 2022

  • 无偏学习排序：在线或离线？

    本文通过对无偏学习进行形式化的定义，指出现有的离线无偏学习和在线排序学习算法只是同一问题的两个方面。研究人员进一步对 6 种现有的无偏学习算法进行了评估，并发现其中大部分算法都可以在离线和在线环境下使用，而且有一定的应用前景。

    Apr, 2020

  • 当倒数权重法无效时：用仿射校正进行无偏置排序学习

    研究了点击偏见与信任偏见的存在，提出了一种基于仿射修正的估算器，该估算器是目前唯一被证明能够去除二者影响的，并利用半合成实验证明在消除这些偏见的情况下，CLTR 可以更接近最佳排名系统。

    Aug, 2020

  • 对反事实学习排序模型的鲁棒性进行的可复制性研究

    通过广泛的基于仿真的实验，探究了现有的反事实学习排序模型在复杂和多样化情境下的稳健性，并发现 DLA 模型和 IPS-DCM 在各种仿真设置下展现出更好的稳健性，而 IPS-PBM 和 PRS 则较为脆弱；此外，当生产排序器具有较高的排序性能或存在一定的随机性时，现有的反事实学习排序模型往往无法超越简单的点击基准，因此迫切需要开发适用于这些情境的新的反事实学习排序算法。

    Apr, 2024

  • 用于去偏差缺失非随机显式反馈的不对称三训练

    提出了一种元学习方法，受非对称三训练框架的启发，利用两个预测器生成可靠的伪评分数据和另一个预测器进行最终预测，以解决推荐系统中观察到的评分数据选择偏差问题，实现从有偏显式反馈中开发出有效的推荐。

    Sep, 2019

  • 解决离线推荐学习中的倾向性矛盾问题

    本研究探讨了在选择偏差存在的情况下从明确评分反馈进行离线推荐学习的方法，在推荐偏差的解决方案中，逆偏重评分（IPS）估计是一个当前很有前途的解决方案，但基于倾向性的现有方法的性能会受到倾向性估计偏差的显着影响。因此，我们提出了一种新的算法，该算法通过对抗学习来最小化理论上的偏差，以达到在实际情况中优于一系列现有方法的效果。

    Oct, 2019