論文の概要: Mitigating Pooling Bias in E-commerce Search via False Negative Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06444v3
• Date: Sat, 17 Aug 2024 15:04:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 04:07:00.059745
• Title: Mitigating Pooling Bias in E-commerce Search via False Negative Estimation
• Title（参考訳）: 偽負推定によるEコマース検索におけるプールバイアスの緩和
• Authors: Xiaochen Wang, Xiao Xiao, Ruhan Zhang, Xuan Zhang, Taesik Na, Tejaswi Tenneti, Haixun Wang, Fenglong Ma,
• Abstract要約: Bias-mitigating Hard Negative Smplingは、偽陰性の特定と調整に適した新しいネガティブサンプリング戦略である。 検索実験により,BHNSがeコマースの実用化に有効であることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.40402675846542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Efficient and accurate product relevance assessment is critical for user experiences and business success. Training a proficient relevance assessment model requires high-quality query-product pairs, often obtained through negative sampling strategies. Unfortunately, current methods introduce pooling bias by mistakenly sampling false negatives, diminishing performance and business impact. To address this, we present Bias-mitigating Hard Negative Sampling (BHNS), a novel negative sampling strategy tailored to identify and adjust for false negatives, building upon our original False Negative Estimation algorithm. Our experiments in the Instacart search setting confirm BHNS as effective for practical e-commerce use. Furthermore, comparative analyses on public dataset showcase its domain-agnostic potential for diverse applications.
• Abstract（参考訳）: ユーザエクスペリエンスとビジネス成功には、効率的で正確な製品関連性評価が不可欠です。 熟練した妥当性評価モデルのトレーニングには高品質なクエリ生成ペアが必要であり、しばしば負のサンプリング戦略によって得られる。 残念ながら、現在の手法では誤った否定を誤ってサンプリングし、パフォーマンスとビジネスへの影響を減らし、プールバイアスを導入しています。 そこで本研究では,従来の偽陰性推定アルゴリズムに基づいて,偽陰性の検出・調整に適した新しいネガティブサンプリング手法であるBias-mitigating Hard Negative Smpling(BHNS)を提案する。 Instacartサーチセッティングの実験により,BHNSが実用的なeコマースに有効であることが確認された。 さらに、パブリックデータセットの比較分析では、多様なアプリケーションに対するドメインに依存しない可能性を示している。

関連論文リスト

• Fighting Sampling Bias: A Framework for Training and Evaluating Credit Scoring Models [2.918530881730374]
  本稿では,サンプリングバイアスがモデルトレーニングおよび評価に与える影響について考察する。 スコアカード評価のためのバイアス認識型自己学習と拒絶推論フレームワークを提案する。 その結果,ベイズ評価を用いて受入率を決定する場合,利益率が約8%向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T20:59:54Z)
• Your Negative May not Be True Negative: Boosting Image-Text Matching with False Negative Elimination [62.18768931714238]
  提案手法は, サンプリングによる新規な偽陰性除去 (FNE) 戦略である。 その結果,提案した偽陰性除去戦略の優位性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-08T16:31:43Z)
• Test-Time Distribution Normalization for Contrastively Learned Vision-language Models [39.66329310098645]
  CLIPとして最近提案された最も代表的なアプローチの1つは、その有効性のために広く採用されている。 本稿では,ドット製品のダウンストリーム化は最適化目標の0次近似に過ぎず,テスト時間中に情報が失われることを明らかにする。 本研究では, 分散正規化(DN)を提案し, テストサンプルのバッチの平均表現を近似し, InfoNCE損失における負のサンプルと類似するものを表現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-22T01:14:30Z)
• Generating Negative Samples for Sequential Recommendation [83.60655196391855]
  逐次レコメンデーション(SR)のための負のサンプル(イテム)を生成することを提案する。 アイテムに対する現在のSRモデルの学習されたユーザの好みに基づいて、各タイムステップで負の項目をサンプリングする。 4つの公開データセットの実験は、SRに高品質な負のサンプルを提供することの重要性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-07T05:44:13Z)
• Asymptotically Unbiased Estimation for Delayed Feedback Modeling via Label Correction [14.462884375151045]
  遅延したフィードバックは、オンライン広告の変換率予測に不可欠である。 これまでの遅延したフィードバックモデリング手法は、正確なラベルを待ち、新鮮なフィードバックを消費する間のトレードオフのバランスをとる。 提案手法は, 即効性, 偽陰性, 実陰性, 遅延正サンプルの重み付けをそれぞれ補正することを目的として, 非バイアス推定を用いた遅延フィードバックモデリング(DEFUSE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-14T03:31:09Z)
• Rethinking InfoNCE: How Many Negative Samples Do You Need? [54.146208195806636]
  半定量的理論フレームワークを用いて, InfoNCE に最適化された負のサンプル数について検討した。 トレーニングの有効性関数を最大化する$K$値を用いて,最適負サンプリング比を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T08:38:29Z)
• Scalable Personalised Item Ranking through Parametric Density Estimation [53.44830012414444]
  暗黙のフィードバックから学ぶことは、一流問題の難しい性質のために困難です。 ほとんどの従来の方法は、一級問題に対処するためにペアワイズランキングアプローチとネガティブサンプラーを使用します。 本論文では,ポイントワイズと同等の収束速度を実現する学習対ランクアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T03:38:16Z)
• Simplify and Robustify Negative Sampling for Implicit Collaborative Filtering [42.832851785261894]
  本稿では,まず,モデル学習において潜在的に重要な事例が少数存在することを実証的に観察し,ネガティブな事例を新たに理解する。 次に、メモリに格納された高分散サンプルを好んで、修正されていない偽陰性問題に取り組む。 2つの合成データセットと3つの実世界のデータセットの実証結果は、我々の負サンプリング法の堅牢性と優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-07T19:08:26Z)
• Understanding Negative Sampling in Graph Representation Learning [87.35038268508414]
  最適化目標と結果のばらつきを決定するためには, 正のサンプリングと同様に負のサンプリングが重要であることを示す。 我々は,自己コントラスト近似による正の分布を近似し,メトロポリス・ハスティングスによる負のサンプリングを高速化するメトロポリス・ハスティングス(MCNS)を提案する。 提案手法は,リンク予測,ノード分類,パーソナライズドレコメンデーションを含む,下流グラフ学習タスクをカバーする5つのデータセットに対して評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-20T06:25:21Z)
• Reinforced Negative Sampling over Knowledge Graph for Recommendation [106.07209348727564]
  我々は、高品質なネガティブを探索する強化学習エージェントとして機能する新しい負サンプリングモデル、知識グラフポリシーネットワーク(kgPolicy)を開発した。 kgPolicyは、ターゲットのポジティブなインタラクションからナビゲートし、知識を意識したネガティブなシグナルを適応的に受信し、最終的にはリコメンダをトレーニングする潜在的なネガティブなアイテムを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T12:44:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。