論文の概要: Counterfactual Evaluation of Slate Recommendations with Sequential Reward Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12986v2
• Date: Mon, 24 Aug 2020 01:34:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 00:50:27.245200
• Title: Counterfactual Evaluation of Slate Recommendations with Sequential Reward Interactions
• Title（参考訳）: 逐次報酬相互作用によるスレートレコメンデーションの反事実評価
• Authors: James McInerney, Brian Brost, Praveen Chandar, Rishabh Mehrotra, Ben Carterette
• Abstract要約: 音楽ストリーミング、ビデオストリーミング、ニュースレコメンデーション、eコマースサービスは、しばしばシーケンシャルな方法でコンテンツを扱う。 したがって、適切なレコメンデーションのシーケンスの提供と評価は、これらのサービスにとって重要な問題である。 そこで本研究では,アナルアンバイアスの少ない報酬の逐次的相互作用が可能な新しい反事実推定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.90946044396516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Users of music streaming, video streaming, news recommendation, and e-commerce services often engage with content in a sequential manner. Providing and evaluating good sequences of recommendations is therefore a central problem for these services. Prior reweighting-based counterfactual evaluation methods either suffer from high variance or make strong independence assumptions about rewards. We propose a new counterfactual estimator that allows for sequential interactions in the rewards with lower variance in an asymptotically unbiased manner. Our method uses graphical assumptions about the causal relationships of the slate to reweight the rewards in the logging policy in a way that approximates the expected sum of rewards under the target policy. Extensive experiments in simulation and on a live recommender system show that our approach outperforms existing methods in terms of bias and data efficiency for the sequential track recommendations problem.
• Abstract（参考訳）: 音楽ストリーミング、ビデオストリーミング、ニュースレコメンデーション、eコマースサービスのユーザーは、連続的にコンテンツを扱うことが多い。 したがって、適切なレコメンデーションのシーケンスの提供と評価は、これらのサービスにとって重要な問題である。 事前の重み付けに基づく反実的評価手法は、高い分散に苦しむか、報酬について強い独立性を仮定する。 我々は,漸近的に偏りのない方法で,より低い分散で報酬の逐次的相互作用を可能にする新しい反事実推定器を提案する。 本手法では,スレートの因果関係に関する図式的仮定を用いて,目標方針の下での報酬の期待値の合計を近似する方法で,ログポリシーにおける報酬の重み付けを行う。 シミュレーションおよびライブレコメンデータシステムにおける大規模な実験により,提案手法は逐次トラックレコメンデーション問題に対するバイアスやデータ効率の点で既存手法よりも優れていることが示された。

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