論文の概要: Identifiability Matters: Revealing the Hidden Recoverable Condition in
Unbiased Learning to Rank
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15560v1
- Date: Wed, 27 Sep 2023 10:31:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 14:14:49.847586
- Title: Identifiability Matters: Revealing the Hidden Recoverable Condition in
Unbiased Learning to Rank
- Title（参考訳）: 未熟な学習のランク付けにおける隠れた回復条件の解明
- Authors: Mouxiang Chen, Chenghao Liu, Zemin Liu, Zhuo Li, Jianling Sun
- Abstract要約: アンバイアスド・ラーニング・トゥ・ランク(ULTR)の応用は、バイアスド・クリックログからアンバイアスド・ランキングモデルをトレーニングするための近代システムで広く使われている。
以前の研究では、クリックが完全に適合している限り、ほとんどのケースで真の潜伏関係を回復できることがわかった。
本稿では,ノード介入とノードマージという2つの手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.85719217055178
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The application of Unbiased Learning to Rank (ULTR) is widespread in modern
systems for training unbiased ranking models from biased click logs. The key is
to explicitly model a generation process for user behavior and fit click data
based on examination hypothesis. Previous research found empirically that the
true latent relevance can be recovered in most cases as long as the clicks are
perfectly fitted. However, we demonstrate that this is not always achievable,
resulting in a significant reduction in ranking performance. In this work, we
aim to answer if or when the true relevance can be recovered from click data,
which is a foundation issue for ULTR field. We first define a ranking model as
identifiable if it can recover the true relevance up to a scaling
transformation, which is enough for pairwise ranking objective. Then we explore
an equivalent condition for identifiability that can be novely expressed as a
graph connectivity test problem: if and only if a graph (namely identifiability
graph, or IG) constructed on the underlying structure of the dataset is
connected, we can guarantee that the relevance can be correctly recovered. When
the IG is not connected, there may be bad cases leading to poor ranking
performance. To address this issue, we propose two methods, namely node
intervention and node merging, to modify the dataset and restore connectivity
of the IG. Empirical results obtained on a simulation dataset and two LTR
benchmark datasets confirm the validity of our proposed theorems and show the
effectiveness of our methods in mitigating data bias when the relevance model
is unidentifiable.
- Abstract（参考訳）: unbiased learning to rank(ultr)の応用は、バイアス付きクリックログから偏りのないランキングモデルをトレーニングするための現代のシステムで広く使われている。
鍵となるのは、ユーザー行動の生成プロセスを明示的にモデル化し、試験仮説に基づいてクリックデータを適合させることである。
以前の研究では、真の潜在性はクリックが完全に適合している限り、ほとんどのケースで回復できることが実証された。
しかし,これは必ずしも達成可能とは限らないため,ランキング性能が著しく低下することを示した。
本研究では,ULTRフィールドの基本問題であるクリックデータから真の関連性を取り戻すことができるかどうかを問う。
まず、ランク付けモデルを、スケーリング変換による真の関連性を回復できるかどうかを識別可能と定義します。
次に,グラフ接続テスト問題として新たに表現可能な識別可能性の等価条件について検討し,データセットの基盤構造上に構築されたグラフ(すなわち識別可能性グラフ,IG)が接続されている場合,その妥当性が正しく回復できることを保証する。
IGが接続されていない場合、ランキングパフォーマンスの低下につながる悪いケースがあります。
この問題に対処するため,ノード介入とノードマージという2つの手法を提案し,データセットの修正とIGの接続性回復を行う。
シミュレーションデータセットと2つのltrベンチマークデータセットで得られた実験結果は,提案する定理の有効性を確認し,妥当性が不明なデータバイアスを緩和する手法の有効性を示す。
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