Implicit feedback (t.ex. klick, uppehållstider, etc.) är en riklig källa till data i människa-interaktiva system. Även om implicit feedback har många fördelar (t.ex., är det billigt att samla in, användare centrerad, och i rätt tid), är dess inneboende fördomar ett viktigt hinder för dess effektiva användning. Positionsfördel i sökrankning påverkar till exempel starkt hur många klick ett resultat får, så att direkt användning av klickdata som en träningssignal i Learning-to-Rank (LTR) metoder ger suboptimala resultat. För att övervinna detta bias problem presenterar vi en kontrafaktisk inferensram som ger den teoretiska grunden för opartisk LTR via empirisk riskminimering trots partiska data. Med hjälp av detta ramverk, vi härleda en Propensity-Weighted Ranking SVM för diskriminerande lärande från implicita feedback, där klickmodeller ta rollen av benägenhet uppskattning. I motsats till de flesta konventionella metoder för att avbiasing data med hjälp av klickmodeller, möjliggör detta utbildning av rankingfunktioner även i inställningar där frågor inte upprepas. Utöver det teoretiska stödet visar vi empiriskt att den föreslagna inlärningsmetoden är mycket effektiv när det gäller att hantera förutfattade meningar, att den är robust för felspecifikation av buller och benägenhetsmodell och att den skalar sig effektivt. Vi visar också den verkliga tillämpligheten av vår strategi på en operativ sökmotor, där det avsevärt förbättrar hämtning prestanda.
Joachims m.fl. REF presenterar en kontrafaktisk slutledningsram med en principiell teoretisk grund.
Unbiased Learning-to-Rank with Biased Feedback
{'venue': "WSDM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}