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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04701v3
• Date: Wed, 23 Aug 2023 18:42:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 19:00:48.925013
• Title: StableDR: Stabilized Doubly Robust Learning for Recommendation on Data Missing Not at Random
• Title（参考訳）: StableDR: ランダムではなくデータの欠落を推奨する2倍のロバスト学習
• Authors: Haoxuan Li, Chunyuan Zheng, Peng Wu
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.700598755439685
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recommender systems, users always choose the favorite items to rate, which leads to data missing not at random and poses a great challenge for unbiased evaluation and learning of prediction models. Currently, the doubly robust (DR) methods have been widely studied and demonstrate superior performance. However, in this paper, we show that DR methods are unstable and have unbounded bias, variance, and generalization bounds to extremely small propensities. Moreover, the fact that DR relies more on extrapolation will lead to suboptimal performance. To address the above limitations while retaining double robustness, we propose a stabilized doubly robust (StableDR) learning approach with a weaker reliance on extrapolation. Theoretical analysis shows that StableDR has bounded bias, variance, and generalization error bound simultaneously under inaccurate imputed errors and arbitrarily small propensities. In addition, we propose a novel learning approach for StableDR that updates the imputation, propensity, and prediction models cyclically, achieving more stable and accurate predictions. Extensive experiments show that our approaches significantly outperform the existing methods.
• Abstract（参考訳）: 推薦システムでは、ユーザは常に評価対象の項目を選択する。これはデータがランダムに失われず、予測モデルのバイアスのない評価と学習には大きな課題となる。 現在、二重ロバスト(dr)法は広く研究され、優れた性能を示している。 しかし,本論文ではDR法が不安定であり,非有界バイアス,分散,一般化が極めて小さな確率に限定されていることを示す。 さらに、DRが外挿に依存しているという事実は、最適以下の性能をもたらす。 ダブルロバスト性を維持しつつ,上記の制約に対処するために,外挿に依存しない安定化2重ロバスト(stabledr)学習手法を提案する。 理論的解析により、stabledr は不正確な不正確な誤差と任意に小さい確率の下で同時に束縛された有界バイアス、分散、一般化誤差を持つことが示されている。 さらに,より安定かつ正確な予測を達成し,計算,妥当性,予測モデルを循環的に更新する,StableDRの新しい学習手法を提案する。 広範な実験により,我々のアプローチは既存の手法を大きく上回ることがわかった。

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