Nyligen har ett antal algoritmer under temat "unbiased learning-to-rank" föreslagits, vilket kan minska positionsfördel, den stora typen av fördomar i klickdata, och träna en högpresterande rankare med klickdata. De flesta av de befintliga algoritmerna, baserat på principen om omvänd benägenhet för viktning (IPW), uppskattar först klickförskjutningen vid varje position, och övar sedan en opartisk rang med de uppskattade fördomarna med hjälp av en algoritm som lär sig att rangordna. Det har dock inte funnits någon metod för opartisk pairwise learning-to-rank som samtidigt kan utföra debiasing av klickdata och utbildning av en rankare med hjälp av en pairwise förlustfunktion. I detta dokument föreslår vi en ny ram för att uppnå målet och tillämpa denna ram på den toppmoderna pairwise learning-to-rank algoritmen LambdaMART. Vår algoritm som heter Unbiased LambdaMART kan gemensamt uppskatta fördomar vid klickpositioner och fördomar vid avklick positioner, och lära sig en opartisk rankare. Experiment på referensdata visar att Objektiva LambdaMART avsevärt kan överträffa befintliga algoritmer med stora marginaler. Dessutom visar en online-A/B Testing på en kommersiell sökmotor att Objektiva LambdaMART effektivt kan utföra fördämning av klickdata och förbättra relevans rankning. • Informationssystem → Lära sig att rangordna.
Hu m.fl. REF introducerar en metod som tillsammans uppskattar positionsfördel och utbildar en ranger med hjälp av en parvis förlustfunktion.
Unbiased LambdaMART: An Unbiased Pairwise Learning-to-Rank Algorithm
{'venue': "WWW '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}