論文の概要: Doubly Robust Collaborative Targeted Learning for Recommendation on Data Missing Not at Random

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10258v1
• Date: Sat, 19 Mar 2022 06:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 13:30:35.879161
• Title: Doubly Robust Collaborative Targeted Learning for Recommendation on Data Missing Not at Random
• Title（参考訳）: ランダムにないデータ不足に対する推薦のための二重ロバスト協調学習
• Authors: Peng Wu, Haoxuan Li, Yan Lyu, and Xiao-Hua Zhou
• Abstract要約: 推薦システムでは、受信したフィードバックデータが常にランダムではない(MNAR)。 本稿では,エラー計算(EIB)法と二重頑健(DR)法の両方の利点を効果的に捉えるbf DR-TMLEを提案する。 我々はまた、bf DR-TMLE-TLと呼ばれるDR-TMLEのための新しいRCT非協調目標学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.563595953273317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recommender systems, the feedback data received is always missing not at random (MNAR), which poses challenges for accurate rating prediction. To address this issue, many recent studies have been conducted on the doubly robust (DR) method and its variants to reduce bias. However, theoretical analysis shows that the DR method has a relatively large variance, while that of the error imputation-based (EIB) method is smaller. In this paper, we propose {\bf DR-TMLE} that effectively captures the merits of both EIB and DR, by leveraging the targeted maximum likelihood estimation (TMLE) technique. DR-TMLE first obtains an initial EIB estimator and then updates the error imputation model along with the bias-reduced direction. Furthermore, we propose a novel RCT-free collaborative targeted learning algorithm for DR-TMLE, called {\bf DR-TMLE-TL}, which updates the propensity model adaptively to reduce the bias of imputed errors. Both theoretical analysis and experiments demonstrate the advantages of the proposed methods compared with existing debiasing methods.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムでは、受信されたフィードバックデータはランダム(mnar)ではなく常に欠落している。 この問題に対処するために、最近の多くの研究がバイアスを減らすために二重頑健(DR)法とその変種について行われている。 しかし、理論解析によりDR法は比較的大きなばらつきを持つが、誤り計算法(EIB)法は小さいことが示されている。 本稿では,EIB と DR の利点を効果的に捉えた {\bf DR-TMLE を提案する。 DR-TMLE はまず最初の EIB 推定器を取得し、次にバイアス低減方向とともに誤差計算モデルを更新する。 さらに,DR-TMLE に対する RCT による協調学習アルゴリズム {\bf DR-TMLE-TL} を提案する。 理論的解析と実験は、既存のデバイアス法と比較して提案手法の利点を実証している。

関連論文リスト

• Debiased Recommendation with Noisy Feedback [41.38490962524047]
  収集データ中のMNARとOMEから予測モデルの非バイアス学習に対する交差点脅威について検討する。 まず, OME-EIB, OME-IPS, OME-DR推定器を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T23:42:18Z)
• Black-box Adversarial Attacks against Dense Retrieval Models: A Multi-view Contrastive Learning Method [115.29382166356478]
  本稿では,敵探索攻撃(AREA)タスクを紹介する。 DRモデルは、DRモデルによって取得された候補文書の初期セットの外側にあるターゲット文書を取得するように、DRモデルを騙すことを目的としている。 NRM攻撃で報告された有望な結果は、DRモデルに一般化されない。 マルチビュー表現空間における対照的な学習問題として,DRモデルに対する攻撃を形式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-19T00:24:59Z)
• How to Train Your DRAGON: Diverse Augmentation Towards Generalizable Dense Retrieval [80.54532535622988]
  教師付き検索とゼロショット検索の両方において高い精度を達成するために、一般化可能な高密度検索を訓練できることが示される。 多様な拡張で訓練された高密度レトリバーであるDRAGONは、教師付きおよびゼロショット評価の両方において最先端の有効性を実現する最初のBERTベースサイズのDRである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T03:53:26Z)
• A Generalized Doubly Robust Learning Framework for Debiasing Post-Click Conversion Rate Prediction [23.340584290411208]
  クリック後変換率(CVR)予測は、ユーザの興味を見つけ、プラットフォーム収益を増やすための重要なタスクである。 現在、Doublely robust(DR)学習アプローチは、CVR予測を損なうための最先端のパフォーマンスを実現している。 本稿では,DR損失のバイアスを制御し,バイアスと分散を柔軟にバランスするDR-BIASとDR-MSEの2つの新しいDR手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-12T15:09:23Z)
• Multiple Robust Learning for Recommendation [13.06593469196849]
  推薦システムでは、収集されたデータに様々なバイアスが存在することが一般的な問題である。 本稿では,不偏性を実現するために,複数の候補計算モデルと確率モデルを利用するマルチロバスト (MR) 推定器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-09T13:15:56Z)
• StableDR: Stabilized Doubly Robust Learning for Recommendation on Data Missing Not at Random [16.700598755439685]
  二重ロバスト (DR) 法は不安定であり, 偏差, 分散, 一般化が極めて小さい。 本稿では,外挿への依存度を弱める2重頑健(StableDR)学習手法を提案する。 さらに,本論文では,不規則性,妥当性,予測モデルを周期的に更新する新しいStableDRの学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-10T07:04:53Z)
• Distributionally Robust Models with Parametric Likelihood Ratios [123.05074253513935]
  3つの単純なアイデアにより、より広いパラメトリックな確率比のクラスを用いてDROでモデルを訓練することができる。 パラメトリック逆数を用いてトレーニングしたモデルは、他のDROアプローチと比較して、サブポピュレーションシフトに対して一貫して頑健であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-13T12:43:12Z)
• Learning to Estimate Without Bias [57.82628598276623]
  ガウスの定理は、重み付き最小二乗推定器は線形モデルにおける線形最小分散アンバイアスド推定(MVUE)であると述べている。 本稿では、バイアス制約のあるディープラーニングを用いて、この結果を非線形設定に拡張する第一歩を踏み出す。 BCEの第二の動機は、同じ未知の複数の推定値が平均化されてパフォーマンスが向上するアプリケーションにおいてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T10:23:51Z)
• Imputation-Free Learning from Incomplete Observations [73.15386629370111]
  本稿では,不備な値を含む入力からの推論をインプットなしでトレーニングするIGSGD法の重要性について紹介する。 バックプロパゲーションによるモデルのトレーニングに使用する勾配の調整には強化学習(RL)を用いる。 我々の計算自由予測は、最先端の計算手法を用いて従来の2段階の計算自由予測よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T12:44:39Z)
• Enhanced Doubly Robust Learning for Debiasing Post-click Conversion Rate Estimation [29.27760413892272]
  クリック後の変換は、ユーザの好みを示す強いシグナルであり、レコメンデーションシステムを構築する上で有益である。 現在、ほとんどの既存の手法は、対実学習を利用してレコメンデーションシステムを破壊している。 本稿では,MRDR推定のための新しい二重学習手法を提案し,誤差計算を一般的なCVR推定に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T06:59:49Z)
• Adversarial Distributional Training for Robust Deep Learning [53.300984501078126]
  逆行訓練(AT)は、逆行例によるトレーニングデータを増やすことにより、モデルロバスト性を改善する最も効果的な手法の一つである。 既存のAT手法の多くは、敵の例を作らせるために特定の攻撃を採用しており、他の目に見えない攻撃に対する信頼性の低い堅牢性につながっている。 本稿では,ロバストモデル学習のための新しいフレームワークであるADTを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T12:36:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。