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trust bias
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基于混合的纠正方法用于反事实学习排序中的位置偏差和信任偏差
提出了一种新的无需基于相关性估计的基于混合分布的校正方法 ——MBC。实验证明,MBC 在某些情况下优于目前最先进的位置和信任偏差校正方法 ——AC,而在其他情况下表现相当。此外,与 AC 相比,MBC 的训练时间效率提高了数个数量级。
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3 years ago
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。
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4 years ago
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