論文の概要: Uncertainty Calibration for Counterfactual Propensity Estimation in Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12973v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 00:42:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 16:11:09.851199
• Title: Uncertainty Calibration for Counterfactual Propensity Estimation in Recommendation
• Title（参考訳）: 勧告における不確実性校正
• Authors: Wenbo Hu, Xin Sun, Qiang liu, Shu Wu
• Abstract要約: レコメンデーションシステムでは、選択バイアスのために評価の大部分が欠落している。 反事実逆確率スコア (IPS) は, 観測された各評価値の計算誤差の重み付けに用いられた。 複数のシナリオにおいて有効であるが,不確実性推定の不確かさによりIPS推定の性能は制限されていると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.323016453910775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recommendation systems, a large portion of the ratings are missing due to the selection biases, which is known as Missing Not At Random. The counterfactual inverse propensity scoring (IPS) was used to weight the imputation error of every observed rating. Although effective in multiple scenarios, we argue that the performance of IPS estimation is limited due to the uncertainty miscalibration of propensity estimation. In this paper, we propose the uncertainty calibration for the propensity estimation in recommendation systems with multiple representative uncertainty calibration techniques. Theoretical analysis on the bias and generalization bound shows the superiority of the calibrated IPS estimator over the uncalibrated one. Experimental results on the coat and yahoo datasets shows that the uncertainty calibration is improved and hence brings the better recommendation results.
• Abstract（参考訳）: レコメンデーションシステムでは、選択バイアスのために評価の大部分が欠落している。 反事実逆確率スコア (IPS) は, 観測された各評価値の計算誤差の重み付けに用いられた。 複数のシナリオにおいて有効であるが,不確実性推定の不確かさによりIPS推定の性能は制限されていると論じる。 本稿では,複数の代表的不確実性校正手法を用いたレコメンデーションシステムにおける不確実性評価手法を提案する。 偏りと一般化境界の理論解析は、校正されたIPS推定器が未校正値よりも優れていることを示している。 coat と yahoo データセットの実験結果は不確実性校正が改善され、より良い推奨結果をもたらすことを示している。

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