論文の概要: Identifiability Matters: Revealing the Hidden Recoverable Condition in Unbiased Learning to Rank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15560v3
• Date: Fri, 24 May 2024 12:29:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 23:56:12.643816
• 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: クリックデータから関連性を回復できる条件について検討する。 関連性の回復は、同一性グラフ(IG)が接続されている場合にのみ可能となる。 我々は,ノード介入とノードマージという2つの手法を導入し,データセットの修正とIGの接続性回復を図った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.15089945367366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unbiased Learning to Rank (ULTR) aims to train unbiased ranking models from biased click logs, by explicitly modeling a generation process for user behavior and fitting click data based on examination hypothesis. Previous research found empirically that the true latent relevance is mostly recoverable through click fitting. However, we demonstrate that this is not always achievable, resulting in a significant reduction in ranking performance. This research investigates the conditions under which relevance can be recovered from click data in the first principle. We initially characterize a ranking model as identifiable if it can recover the true relevance up to a scaling transformation, a criterion sufficient for the pairwise ranking objective. Subsequently, we investigate an equivalent condition for identifiability, articulated as a graph connectivity test problem: the recovery of relevance is feasible if and only if the identifiability graph (IG), derived from the underlying structure of the dataset, is connected. The presence of a disconnected IG may lead to degenerate cases and suboptimal ranking performance. To tackle this challenge, we introduce two methods, namely node intervention and node merging, designed to modify the dataset and restore the connectivity of the IG. Empirical results derived from a simulated dataset and two real-world LTR benchmark datasets not only validate our proposed theory but also demonstrate the effectiveness of our methods in alleviating data bias when the relevance model is unidentifiable.
• Abstract（参考訳）: Unbiased Learning to Rank (ULTR)は、ユーザの振る舞いの生成プロセスを明示的にモデル化し、検証仮説に基づいてクリックデータを適合させることによって、バイアス付きクリックログからバイアスなしランキングモデルをトレーニングすることを目的としている。 以前の研究では、真の潜伏関係はほとんどクリックフィッティングによって回復可能であることが実証された。 しかし、これは必ずしも達成可能なものではないことが示され、結果としてランキング性能は大幅に低下する。 本研究は,第1原理でクリックデータから関連性を回復できる条件について検討する。 当初我々は、スケール変換の真の関連性、すなわちペアのランク付け目的に十分な基準を回復できるならば、ランク付けモデルを識別可能なものとして特徴付けている。 その後、グラフ接続テスト問題として具体化され、データセットの基盤構造から派生した識別可能性グラフ(IG)が接続された場合にのみ、妥当性の回復が実現可能であることを示す。 切断されたIGの存在は、退化ケースや準最適ランキングパフォーマンスにつながる可能性がある。 この課題に対処するために,データセットの変更とIGの接続性回復を目的としたノード介入とノードマージという2つの手法を導入する。 シミュレーションデータセットと実世界の2つのLTRベンチマークデータセットから得られた実験結果は,提案した理論を検証するだけでなく,妥当性モデルが不明な場合のデータバイアスを軽減するための手法の有効性も示している。

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