論文の概要: Doubly Calibrated Estimator for Recommendation on Data Missing Not At Random

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00817v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 05:08:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-10 23:48:29.111492
• Title: Doubly Calibrated Estimator for Recommendation on Data Missing Not At Random
• Title（参考訳）: ランダムにないデータの欠落を推奨する二重校正型推定器
• Authors: Wonbin Kweon, Hwanjo Yu
• Abstract要約: 既存の推定器は誤判定された暗黙の誤りと正当性スコアに依存していると我々は主張する。 本稿では,計算モデルと確率モデルの両方のキャリブレーションを含む二重校正推定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.889464448762176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems often suffer from selection bias as users tend to rate their preferred items. The datasets collected under such conditions exhibit entries missing not at random and thus are not randomized-controlled trials representing the target population. To address this challenge, a doubly robust estimator and its enhanced variants have been proposed as they ensure unbiasedness when accurate imputed errors or predicted propensities are provided. However, we argue that existing estimators rely on miscalibrated imputed errors and propensity scores as they depend on rudimentary models for estimation. We provide theoretical insights into how miscalibrated imputation and propensity models may limit the effectiveness of doubly robust estimators and validate our theorems using real-world datasets. On this basis, we propose a Doubly Calibrated Estimator that involves the calibration of both the imputation and propensity models. To achieve this, we introduce calibration experts that consider different logit distributions across users. Moreover, we devise a tri-level joint learning framework, allowing the simultaneous optimization of calibration experts alongside prediction and imputation models. Through extensive experiments on real-world datasets, we demonstrate the superiority of the Doubly Calibrated Estimator in the context of debiased recommendation tasks.
• Abstract（参考訳）: 推奨システムは、ユーザが好みのアイテムを評価する傾向があるため、選択バイアスに悩まされることが多い。 このような条件下で収集されたデータセットは、無作為ではない項目が欠落しているため、対象人口を表すランダム化制御試験ではない。 この課題に対処するため、精度の高い不正確な誤りや予測精度が与えられた場合に不偏性を確保するため、二重ロバストな推定器とその拡張型が提案されている。 しかし,既存の推定器は,推定の初歩モデルに依存するため,誤校正誤りや妥当性スコアに頼っている。 本研究では,2つの頑健な推定器の有効性を推定し,実世界のデータセットを用いて定理を検証した。 そこで本研究では,計算モデルと確率モデルの両方のキャリブレーションを含む二重校正推定器を提案する。 そこで本研究では,ユーザ間で異なるロジット分布を考慮したキャリブレーション専門家を紹介する。 さらに,三段階共同学習フレームワークを考案し,キャリブレーションの専門家と予測・計算モデルとの同時最適化を実現する。 実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて、偏ったレコメンデーションタスクのコンテキストにおいて、Douubly Calibrated Estimatorの優位性を示す。

関連論文リスト

• Provably Reliable Conformal Prediction Sets in the Presence of Data Poisoning [53.42244686183879]
  コンフォーマル予測は、モデルに依存しない、分布のない不確実性定量化を提供する。 しかし、敵が訓練データと校正データを操作した場合の毒殺攻撃では、共形予測は信頼性が低い。 信頼性予測セット (RPS): 汚染下での信頼性保証を証明可能な共形予測セットを構築するための最初の効率的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T15:37:11Z)
• Optimizing Estimators of Squared Calibration Errors in Classification [2.3020018305241337]
  本稿では,2乗キャリブレーション誤差の推定器の比較と最適化を可能にする平均二乗誤差に基づくリスクを提案する。 キャリブレーション誤差を推定する際のトレーニングバリデーションテストパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T15:58:06Z)
• Fine-Grained Dynamic Framework for Bias-Variance Joint Optimization on Data Missing Not at Random [2.8165314121189247]
  レコメンデーションシステムやディスプレイ広告など、ほとんどの実践的なアプリケーションでは、収集されたデータには欠落する値が含まれることが多い。 我々は,バイアスと分散を協調的に最適化する,体系的なきめ細かな動的学習フレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T10:07:09Z)
• Uncertainty-Calibrated Test-Time Model Adaptation without Forgetting [55.17761802332469]
  テスト時間適応(TTA)は、与えられたモデルw.r.t.を任意のテストサンプルに適用することにより、トレーニングデータとテストデータの間の潜在的な分散シフトに取り組むことを目指している。 事前の手法は各テストサンプルに対してバックプロパゲーションを実行するため、多くのアプリケーションに対して許容できない最適化コストがかかる。 本稿では, 有効サンプル選択基準を策定し, 信頼性および非冗長なサンプルを同定する, 効率的なアンチフォッティングテスト時間適応法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T05:49:45Z)
• Balancing Unobserved Confounding with a Few Unbiased Ratings in Debiased Recommendations [4.960902915238239]
  本稿では,既存のデバイアス法に適用可能な理論的に保証されたモデル非依存バランス手法を提案する。 提案手法では, バイアスデータを用いて学習したモデルパラメータを補正し, バイアスデータのバランス係数を適応的に学習することで, バイアスデータを完全に活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T08:56:55Z)
• Improving Adaptive Conformal Prediction Using Self-Supervised Learning [72.2614468437919]
  我々は、既存の予測モデルの上に自己教師付きプレテキストタスクを持つ補助モデルを訓練し、自己教師付きエラーを付加的な特徴として用いて、非整合性スコアを推定する。 合成データと実データの両方を用いて、効率(幅)、欠陥、共形予測間隔の超過といった付加情報の利点を実証的に実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T18:57:14Z)
• Rethinking Missing Data: Aleatoric Uncertainty-Aware Recommendation [59.500347564280204]
  本稿では, Aleatoric Uncertainty-aware Recommendation (AUR) フレームワークを提案する。 AURは、新しい不確実性推定器と通常のレコメンデータモデルで構成されている。 誤ラベルの可能性がペアの可能性を反映しているため、AURは不確実性に応じてレコメンデーションを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T04:32:51Z)
• Calibrated Selective Classification [34.08454890436067]
  そこで我々は,「不確か」な不確実性のある例を拒否する手法を提案する。 本稿では,選択的校正モデル学習のためのフレームワークを提案する。そこでは,任意のベースモデルの選択的校正誤差を改善するために,個別のセレクタネットワークを訓練する。 われわれは,複数画像分類と肺癌リスク評価におけるアプローチの実証的効果を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T13:31:09Z)
• Better Uncertainty Calibration via Proper Scores for Classification and Beyond [15.981380319863527]
  各校正誤差を適切なスコアに関連付ける適切な校正誤差の枠組みを導入する。 この関係は、モデルのキャリブレーションの改善を確実に定量化するために利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T12:46:08Z)
• Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
  後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。 前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)
• Individual Calibration with Randomized Forecasting [116.2086707626651]
  予測値がランダムに設定された場合,各サンプルのキャリブレーションは回帰設定で可能であることを示す。 我々は、個別の校正を強制する訓練目標を設計し、それをランダム化された回帰関数の訓練に使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T05:53:10Z)

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。