論文の概要: Unbiased Learning for the Causal Effect of Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.04563v3
• Date: Wed, 23 Sep 2020 11:15:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 11:04:16.381128
• Title: Unbiased Learning for the Causal Effect of Recommendation
• Title（参考訳）: 推薦の因果効果に対する偏りのない学習
• Authors: Masahiro Sato, Sho Takemori, Janmajay Singh, Tomoko Ohkuma
• Abstract要約: 本稿では,推薦の因果効果に対する非バイアス学習フレームワークを提案する。 ランキング尺度の因果効果拡張のための非バイアス学習法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.849159720632612
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Increasing users' positive interactions, such as purchases or clicks, is an important objective of recommender systems. Recommenders typically aim to select items that users will interact with. If the recommended items are purchased, an increase in sales is expected. However, the items could have been purchased even without recommendation. Thus, we want to recommend items that results in purchases caused by recommendation. This can be formulated as a ranking problem in terms of the causal effect. Despite its importance, this problem has not been well explored in the related research. It is challenging because the ground truth of causal effect is unobservable, and estimating the causal effect is prone to the bias arising from currently deployed recommenders. This paper proposes an unbiased learning framework for the causal effect of recommendation. Based on the inverse propensity scoring technique, the proposed framework first constructs unbiased estimators for ranking metrics. Then, it conducts empirical risk minimization on the estimators with propensity capping, which reduces variance under finite training samples. Based on the framework, we develop an unbiased learning method for the causal effect extension of a ranking metric. We theoretically analyze the unbiasedness of the proposed method and empirically demonstrate that the proposed method outperforms other biased learning methods in various settings.
• Abstract（参考訳）: 購入やクリックといったユーザのポジティブなインタラクションの増加は,レコメンダシステムの重要な目的である。 レコメンダは通常、ユーザが対話するアイテムを選択することを目的としています。 推奨商品を購入した場合には、売上の増加が期待される。 しかし、推薦なしに購入することは可能であった。 ですから、お勧めによる買い物の結果となるアイテムを推奨したいのです。 これは因果効果の観点からランキング問題として定式化することができる。 その重要性にもかかわらず、この問題は関連する研究でよく研究されていない。 因果効果の根本的真理は観測不可能であり、因果効果の推定は、現在デプロイされている推奨者から生じるバイアスに起因する。 本稿では,推薦の因果効果に対する非バイアス学習フレームワークを提案する。 提案手法は, 逆プロペンサリティスコアリング手法に基づき, 評価指標の非偏差推定器をまず構築する。 そして、確率キャッピングによる推定器の実証的リスク最小化を行い、有限のトレーニングサンプルの分散を低減する。 この枠組みに基づき,ランキング指標の因果効果拡張のための偏りのない学習手法を開発した。 提案手法の非偏りを理論的に解析し,提案手法が様々な環境で他の偏り学習方法よりも優れていることを示す。

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