論文の概要: Whole Page Unbiased Learning to Rank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10718v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 16:53:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 15:13:24.800493
• Title: Whole Page Unbiased Learning to Rank
• Title（参考訳）: ページ全体のランク付けに偏りのない学習
• Authors: Haitao Mao, Lixin Zou, Yujia Zheng, Jiliang Tang, Xiaokai Chu, Jiashu Zhao, Dawei Yin
• Abstract要約: アンバイアスド・ラーニング・トゥ・ランク(ULTR)アルゴリズムは、バイアスド・クリックデータを用いたアンバイアスド・ランキングモデルを学ぶために提案される。 本稿では,バイアスを自動的に検出・緩和するアルゴリズム,BALのランク付けを行うバイアス非依存型学習を提案する。 実世界のデータセットによる実験結果から,BALの有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.36724639151159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The page presentation biases in the information retrieval system, especially on the click behavior, is a well-known challenge that hinders improving ranking models' performance with implicit user feedback. Unbiased Learning to Rank~(ULTR) algorithms are then proposed to learn an unbiased ranking model with biased click data. However, most existing algorithms are specifically designed to mitigate position-related bias, e.g., trust bias, without considering biases induced by other features in search result page presentation(SERP). For example, the multimedia type may generate attractive bias. Unfortunately, those biases widely exist in industrial systems and may lead to an unsatisfactory search experience. Therefore, we introduce a new problem, i.e., whole-page Unbiased Learning to Rank(WP-ULTR), aiming to handle biases induced by whole-page SERP features simultaneously. It presents tremendous challenges. For example, a suitable user behavior model (user behavior hypothesis) can be hard to find; and complex biases cannot be handled by existing algorithms. To address the above challenges, we propose a Bias Agnostic whole-page unbiased Learning to rank algorithm, BAL, to automatically discover and mitigate the biases from multiple SERP features with no specific design. Experimental results on a real-world dataset verify the effectiveness of the BAL.
• Abstract（参考訳）: 情報検索システム、特にクリック行動におけるページ提示バイアスは、暗黙のユーザフィードバックによるランキングモデルのパフォーマンス向上を妨げる、よく知られた課題である。 ランク付け-(ultr)アルゴリズムへの偏りのない学習は、バイアス付きクリックデータを用いて偏りのないランキングモデルを学ぶために提案される。 しかし、既存のアルゴリズムの多くは、例えば、検索結果ページの表示(SERP)で他の特徴によって引き起こされるバイアスを考慮せずに、位置関連バイアスを緩和するように設計されている。 例えば、マルチメディアタイプは魅力的なバイアスを生み出すかもしれない。 残念ながら、これらのバイアスは産業システムにおいて広く存在し、不十分な検索体験につながる可能性がある。 そこで本研究では,全ページSERP機能によって引き起こされるバイアスを同時に処理することを目的とした,全ページのUnbiased Learning to Rank(WP-ULTR)という新たな問題を導入する。 それは大変な挑戦だ。 例えば、適切なユーザー行動モデル(ユーザ行動仮説)を見つけるのは困難であり、複雑なバイアスは既存のアルゴリズムでは扱えない。 そこで本研究では,複数のサープ特徴から偏りを自動的に発見し軽減するために,階層化アルゴリズムbalを用いたバイアス非依存の全ページ非偏り学習を提案する。 実世界のデータセットによる実験結果から,BALの有効性が検証された。

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