論文の概要: Robust Generalization and Safe Query-Specialization in Counterfactual Learning to Rank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05990v1
• Date: Thu, 11 Feb 2021 13:17:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-12 14:04:01.342480
• Title: Robust Generalization and Safe Query-Specialization in Counterfactual Learning to Rank
• Title（参考訳）: 対実学習におけるロバストな一般化と安全なクエリ・スペシャライゼーション
• Authors: Harrie Oosterhuis and Maarten de Rijke
• Abstract要約: 本稿では,特徴量に基づく対実的学習手法であるgenSPECアルゴリズムについて紹介する。 以上の結果から,GENSPECは十分なクリックデータを持つクエリに対して,ほとんどあるいはノイズのないクエリに対してロバストな振る舞いを持ちながら,最適なパフォーマンスを実現することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.28965622396868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing work in counterfactual Learning to Rank (LTR) has focussed on optimizing feature-based models that predict the optimal ranking based on document features. LTR methods based on bandit algorithms often optimize tabular models that memorize the optimal ranking per query. These types of model have their own advantages and disadvantages. Feature-based models provide very robust performance across many queries, including those previously unseen, however, the available features often limit the rankings the model can predict. In contrast, tabular models can converge on any possible ranking through memorization. However, memorization is extremely prone to noise, which makes tabular models reliable only when large numbers of user interactions are available. Can we develop a robust counterfactual LTR method that pursues memorization-based optimization whenever it is safe to do? We introduce the Generalization and Specialization (GENSPEC) algorithm, a robust feature-based counterfactual LTR method that pursues per-query memorization when it is safe to do so. GENSPEC optimizes a single feature-based model for generalization: robust performance across all queries, and many tabular models for specialization: each optimized for high performance on a single query. GENSPEC uses novel relative high-confidence bounds to choose which model to deploy per query. By doing so, GENSPEC enjoys the high performance of successfully specialized tabular models with the robustness of a generalized feature-based model. Our results show that GENSPEC leads to optimal performance on queries with sufficient click data, while having robust behavior on queries with little or noisy data.
• Abstract（参考訳）: 既存の対実学習ランキング(LTR)は、文書の特徴に基づいて最適なランキングを予測する特徴ベースモデルの最適化に重点を置いている。 バンディットアルゴリズムに基づくLTR法は、多くの場合、クエリ毎の最適なランキングを記憶する表モデルを最適化する。 これらのモデルには独自の利点とデメリットがある。 機能ベースのモデルは、以前は見えなかったものを含め、多くのクエリで非常に堅牢なパフォーマンスを提供するが、利用可能な機能は、モデルが予測できるランキングを制限することが多い。 対照的に、表モデルは記憶によって任意のランキングに収束することができる。 しかし、記憶はノイズに非常に近いため、多数のユーザインタラクションが利用可能である場合にのみ、表モデルが信頼できるものになる。 安全なときに記憶ベースの最適化を追求した堅牢な反実LTR法を開発できますか? 提案手法は,安全な場合,クエリ毎のメモリ化を追求する,ロバストな特徴ベースの対実的LTR手法であるgenSPECアルゴリズムを導入する。 GENSPECは、すべてのクエリにまたがる堅牢なパフォーマンス、および専門化のための多くの表形式のモデル:単一のクエリで高いパフォーマンスのために最適化された、単一の機能ベースのモデルを最適化する。 GENSPECは、クエリ毎にデプロイするモデルを選択するために、新しい相対的な高信頼境界を使用する。 これにより、GenSPECは、一般化された機能ベースのモデルの堅牢性で、成功した特殊タブラーモデルの高性能を享受します。 その結果,GENSPEC は十分なクリックデータを持つクエリのパフォーマンスを最適に保ちながら,ほとんどノイズのないクエリを堅牢に動作させることが示された。

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