Att lära sig rangordna med partisk klickdata är en välkänd utmaning. En mängd olika metoder har utforskats för att debiera klicka data för att lära sig att rangordna såsom klickmodeller, resultera interleating och, på senare tid, den opartiska lärande-till-rank ram som bygger på omvänd benägenhet viktning. Trots sina skillnader separerar de flesta befintliga studier skattningen av klickfördomar (nämligen benägenhetsmodellen) från inlärningen av rankningsalgoritmer. För att uppskatta klick benägenheter, de antingen utföra online resultat randomisering, som kan negativt påverka användarens upplevelse, eller offline parameteruppskattning, som har särskilda krav för klickdata och är optimerad för mål (t.ex. clicksannolikhet) som inte är direkt relaterade till systemets rankingprestanda. I detta arbete tar vi itu med dessa problem genom att förena inlärningen av benägenhetsmodeller och rankningsmodeller. Vi finner att problemet med att uppskatta en benägen modell från klickdata är ett dubbelt problem med objektiv inlärning för att rangordna. Baserat på denna iakttagelse föreslår vi en Dual Learning Algorithm (DLA) som tillsammans lär sig en opartisk rang och en opartisk benägenhetsmodell. DLA är ett automatiskt opartiskt ramverk som lär sig att rangordna eftersom det direkt lär sig opartiska rankningsmodeller från partiska klickdata utan förbehandling. Det kan anpassas till förändringen av biasdistributioner och är tillämpligt på lärande online. Våra empiriska experiment med syntetiska och verkliga data visar att modellerna tränade med DLA betydligt överträffade de opartiska lärande-till-rank algoritmer baserade på resultat randomisering och modellerna tränade med relevanssignaler extraherade av klickmodeller.
På samma sätt föreslog Ai et al. Dual Learning Algoritm (DLA). REF lär sig gemensamt benägenhetsmodellen och rankningsmodellen utan randomiseringstest.
Unbiased Learning to Rank with Unbiased Propensity Estimation
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}