En välkänd utmaning när det gäller att lära sig från klickdata är dess inneboende fördomar och framför allt positionsfördomar. Traditionella klickmodeller syftar till att extrahera  och dokument relevans och den uppskattade partiskhet vanligen kastas efter relevans extraheras. Däremot kan det senaste arbetet med opartisk inlärning på hög nivå effektivt utnyttja fördomarna och därmed fokusera på att uppskatta fördomar snarare än relevans [20, 31]. Befintliga metoder använder sökresultat randomisering över en liten andel av produktionstrafiken för att uppskatta positionsfördel. Detta är inte önskvärt eftersom resultat randomisering kan negativt påverka användarnas sökupplevelse. I detta dokument jämför vi olika system för resultat randomisering (dvs RandTopN och RandPair) och visar deras negativa effekt i personlig sökning. Sedan studerar vi hur man kan dra en sådan partiskhet från vanliga klickdata utan att förlita sig på randomisering. Vi föreslår en regressionsbaserad Forecast-Maximization (EM) algoritm som är baserad på en position bias click modell och som kan hantera mycket glesa klick i personlig sökning. Vi utvärderar vår EM-algoritm och den extraherade biasen i inlärnings-till-rank-inställningen. Våra resultat visar att det är lovande att extrahera positionsfördomar från vanliga klick utan resultat randomisering. Den extraherade bias kan förbättra inlärning-till-rank algoritmer avsevärt. Dessutom jämför vi de punktvisa och parvisa modellerna. Våra resultat visar att parvisa modeller är mer effektiva när det gäller att utnyttja den uppskattade partiskheten.
För att undvika påträngande åtgärder som försämrar användarens sökupplevelse, Wang et al. I Ref föreslogs en regressionsbaserad EM-algoritm för att uppskatta positionsförskjutning utan ingrepp.
Position Bias Estimation for Unbiased Learning to Rank in Personal Search
{'venue': "WSDM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}