論文の概要: An IPW-based Unbiased Ranking Metric in Two-sided Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10204v1
• Date: Fri, 14 Jul 2023 01:44:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-23 11:28:13.403360
• Title: An IPW-based Unbiased Ranking Metric in Two-sided Markets
• Title（参考訳）: 両面市場におけるIPWベースの不正ランク付け指標
• Authors: Keisho Oh, Naoki Nishimura, Minje Sung, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata
• Abstract要約: 本稿では,2つの市場におけるユーザ間のバイアスの複雑な相互作用について論じる。 そこで我々は,2面IPWという新しい推定器を提案し,その位置ベースを両面IPWと呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.845857580909374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In modern recommendation systems, unbiased learning-to-rank (LTR) is crucial for prioritizing items from biased implicit user feedback, such as click data. Several techniques, such as Inverse Propensity Weighting (IPW), have been proposed for single-sided markets. However, less attention has been paid to two-sided markets, such as job platforms or dating services, where successful conversions require matching preferences from both users. This paper addresses the complex interaction of biases between users in two-sided markets and proposes a tailored LTR approach. We first present a formulation of feedback mechanisms in two-sided matching platforms and point out that their implicit feedback may include position bias from both user groups. On the basis of this observation, we extend the IPW estimator and propose a new estimator, named two-sided IPW, to address the position bases in two-sided markets. We prove that the proposed estimator satisfies the unbiasedness for the ground-truth ranking metric. We conducted numerical experiments on real-world two-sided platforms and demonstrated the effectiveness of our proposed method in terms of both precision and robustness. Our experiments showed that our method outperformed baselines especially when handling rare items, which are less frequently observed in the training data.
• Abstract（参考訳）: 現代のレコメンデーションシステムでは、クリックデータなどの暗黙のフィードバックからアイテムを優先順位付けするために、アンバイアスドラーニング・トゥ・ランク(LTR)が不可欠である。 Inverse Propensity Weighting (IPW) などいくつかの手法が単一市場向けに提案されている。 しかしながら、ジョブプラットフォームやデートサービスなど、両方のユーザの好みに合ったコンバージョンが要求される2つの市場に対して、より少ない注意が払われている。 本稿では,2つの市場におけるユーザ間のバイアスの複雑な相互作用について論じる。 まず,双方向マッチングプラットフォームにおけるフィードバック機構の定式化を行い,その暗黙的なフィードバックには,両ユーザグループの位置バイアスを含む可能性があることを指摘した。 この観測に基づいて、我々はIPW推定器を拡張し、二面IPWという名の新しい推定器を提案し、二面市場における位置ベースに対処する。 提案する推定器は, 接地ランキング指標の偏りを満たさないことを証明した。 実世界の双方向プラットフォームにおける数値実験を行い,提案手法の有効性を精度とロバスト性の両方の観点から実証した。 実験の結果,本手法はトレーニングデータでは観測頻度の低い希少品の扱いにおいて,ベースラインよりも優れていた。

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