論文の概要: Debiased Off-Policy Evaluation for Recommendation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08536v3
• Date: Mon, 2 Aug 2021 21:03:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 06:32:31.775772
• Title: Debiased Off-Policy Evaluation for Recommendation Systems
• Title（参考訳）: 勧告システムにおけるデバイアスド・オフ・ポリティクスの評価
• Authors: Yusuke Narita, Shota Yasui, Kohei Yata
• Abstract要約: A/Bテストは信頼できるが、時間と費用がかかり、失敗のリスクが伴う。 提案手法は,履歴データに対するアルゴリズムの性能を推定する手法である。 提案手法は,最先端手法よりも平均2乗誤差が小さい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.63711086812655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient methods to evaluate new algorithms are critical for improving interactive bandit and reinforcement learning systems such as recommendation systems. A/B tests are reliable, but are time- and money-consuming, and entail a risk of failure. In this paper, we develop an alternative method, which predicts the performance of algorithms given historical data that may have been generated by a different algorithm. Our estimator has the property that its prediction converges in probability to the true performance of a counterfactual algorithm at a rate of $\sqrt{N}$, as the sample size $N$ increases. We also show a correct way to estimate the variance of our prediction, thus allowing the analyst to quantify the uncertainty in the prediction. These properties hold even when the analyst does not know which among a large number of potentially important state variables are actually important. We validate our method by a simulation experiment about reinforcement learning. We finally apply it to improve advertisement design by a major advertisement company. We find that our method produces smaller mean squared errors than state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 新しいアルゴリズムを評価する効率的な方法は、リコメンデーションシステムのようなインタラクティブなバンディットと強化学習システムを改善するために重要である。 A/Bテストは信頼できるが、時間と費用がかかり、失敗のリスクが伴う。 本稿では,異なるアルゴリズムによって生成された可能性のある履歴データに対して,アルゴリズムの性能を推定する手法を提案する。 我々の推定器は、サンプルサイズの$N$が増加するにつれて、その予測が正実数アルゴリズムの真のパフォーマンスに$\sqrt{N}$で収束する性質を持つ。 また、予測のばらつきを推定する正しい方法を示し、分析者が予測の不確かさを定量化できるようにする。 これらの特性は、アナリストが、潜在的に重要な状態変数のどれが実際に重要なのかを知らない場合にも保持される。 本手法は強化学習に関するシミュレーション実験により検証した。 大手広告会社による広告デザインの改善に、ようやく適用しました。 その結果,本手法は最先端手法よりも平均二乗誤差が小さいことがわかった。

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