WWWApr, 2023
在去偏推荐中利用少量无偏评级平衡未观察到的混杂因素
Balancing Unobserved Confounding with a Few Unbiased Ratings in Debiased Recommendations
Haoxuan Li, Yanghao Xiao, Chunyuan Zheng, Peng Wu
TL;DR本文提出了一种理论上保证的模型无关均衡方法,该方法可以针对现有的去偏差方法进行应用,以抵抗未观测到的混淆和模型错误,并通过交替校正学习偏差数据的模型参数,以自适应学习平衡系数,充分利用无偏数据。在实际应用中,该方法证明了其有效性。