Jun, 2024
基于结构化神经网络的推荐器干扰下的治疗效果估计
Estimating Treatment Effects under Recommender Interference: A Structured Neural Networks Approach
Ruohan Zhan, Shichao Han, Yuchen Hu, Zhenling Jiang
TL;DR推荐系统对于内容分享平台的个性化内容整理至关重要。 通过进行创作者方面的随机实验以估计治疗效应，定义为当新的（而不是现状）算法在平台上部署时，平台经常评估面向内容创作者的推荐系统更新。我们展示了标准差异估计量可能导致偏倚的治疗效应估计。这种偏倚的产生是因为推荐干扰，即在推荐系统中，受治疗群体和对照群体的创作者竞争曝光机会。我们提出了一种 “推荐选择模型”，该模型捕捉到在包含受治疗和对照内容项的池中如何选择项目。通过结合结构性选择模型和神经网络，该框架以微观基础的方式直接建模推荐干扰路径，并考虑丰富的观众 - 内容异质性。使用该模型，我们构建了一种一致且渐近正态的治疗效应的双重 / 无偏估计量。我们通过对微信短视频平台进行的一项实地实验展示了其实证表现：除了标准的创作者方面实验外，我们还进行了昂贵的阻塞性双边随机化设计以获得没有干扰偏倚的基准估计。我们展示了相对于标准差异估计量，所提出的估计量显著减少了治疗效应估计中的偏倚。