論文の概要: Recent Advances in the Foundations and Applications of Unbiased Learning to Rank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02914v1
• Date: Thu, 4 May 2023 15:19:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 15:07:07.538946
• Title: Recent Advances in the Foundations and Applications of Unbiased Learning to Rank
• Title（参考訳）: 階層化への偏りのない学習の基礎と応用の最近の進歩
• Authors: Shashank Gupta, Philipp Hager, Jin Huang, Ali Vardasbi, and Harrie Oosterhuis
• Abstract要約: このチュートリアルでは、非バイアス学習の分野における中核的な概念について紹介する。 また,最近の基礎の進歩と,その手法の応用について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.245383466700774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since its inception, the field of unbiased learning to rank (ULTR) has remained very active and has seen several impactful advancements in recent years. This tutorial provides both an introduction to the core concepts of the field and an overview of recent advancements in its foundations along with several applications of its methods. The tutorial is divided into four parts: Firstly, we give an overview of the different forms of bias that can be addressed with ULTR methods. Secondly, we present a comprehensive discussion of the latest estimation techniques in the ULTR field. Thirdly, we survey published results of ULTR in real-world applications. Fourthly, we discuss the connection between ULTR and fairness in ranking. We end by briefly reflecting on the future of ULTR research and its applications. This tutorial is intended to benefit both researchers and industry practitioners who are interested in developing new ULTR solutions or utilizing them in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 創設以来、unbiased learning to rank (ultr) の分野は非常に活発であり、近年はいくつかの大きな進歩が見られる。 このチュートリアルでは、フィールドの中核概念の紹介と、その手法のいくつかの応用とともに、その基礎における最近の進歩の概要を提供する。 チュートリアルは4つの部分に分けられる: まず、ULTRメソッドで対処できる様々な形式のバイアスについて概観する。 次に、ULTR分野における最新の推定手法について包括的な議論を行う。 第3に,実世界のアプリケーションにおけるULTRの結果について調査した。 第4に、ランキングにおけるULTRと公正性との関係について論じる。 我々は、ULTR研究の将来とその応用について簡単に考察する。 このチュートリアルは、新しいULTRソリューションの開発に興味がある研究者と業界の実践者の両方に利益をもたらすことを意図している。

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