論文の概要: Estimating Treatment Effects under Recommender Interference: A Structured Neural Networks Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14380v4
• Date: Sun, 19 Oct 2025 20:48:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.054524
• Title: Estimating Treatment Effects under Recommender Interference: A Structured Neural Networks Approach
• Title（参考訳）: Recommender Interferenceによる治療効果の推定:構造化ニューラルネットワークによるアプローチ
• Authors: Ruohan Zhan, Shichao Han, Yuchen Hu, Zhenling Jiang,
• Abstract要約: 一般に採用されている差分推定器は、推奨者干渉による推定に大きく偏りがあることが示される。 干渉経路を明示的に表現した「推薦者選択モデル」を提案する。 Weixin短ビデオプラットフォーム上での大規模フィールド実験により本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.55211271796683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems are essential for content-sharing platforms by curating personalized content. To improve recommender systems, platforms frequently rely on creator-side randomized experiments to evaluate algorithm updates. We show that commonly adopted difference-in-means estimators can lead to severely biased estimates due to recommender interference, where treated and control creators compete for exposure. This bias can result in incorrect business decisions. To address this, we propose a ``recommender choice model'' that explicitly represents the interference pathway. The approach combines a structural choice framework with neural networks to account for rich viewer-content heterogeneity. Building on this foundation, we develop a debiased estimator using the double machine learning (DML) framework to adjust for errors from nuisance component estimation. We show that the estimator is $\sqrt{n}$-consistent and asymptotically normal, and we extend the DML theory to handle correlated data, which arise in our context due to overlapped items. We validate our method with a large-scale field experiment on Weixin short-video platform, using a costly double-sided randomization design to obtain an interference-free ground truth. Our results show that the proposed estimator successfully recovers this ground truth, whereas benchmark estimators exhibit substantial bias, and in some cases, yield reversed signs.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、パーソナライズされたコンテンツをキュレートすることによって、コンテンツ共有プラットフォームに不可欠である。 推薦システムを改善するため、プラットフォームはアルゴリズム更新を評価するためにクリエーター側のランダム化実験に頻繁に依存する。 一般に採用されている差分推定器は、推奨者による干渉により重度の偏りがみられ、被治療者や管理者が露出を競う可能性があることを示す。 このバイアスは、誤ったビジネス判断をもたらす可能性がある。 そこで本稿では,干渉経路を明示的に表現した'recommender choice model''を提案する。 このアプローチは、構造的選択フレームワークとニューラルネットワークを組み合わせて、リッチなビューアー・コンテントの不均一性を考慮します。 この基礎の上に構築したDouble Machine Learning (DML) フレームワークを用いた縮退推定器を開発し,ニュアンス成分推定による誤差の調整を行う。 推定子は$\sqrt{n}$-consistentで漸近的に正規であることを示し、DML理論を拡張して相関データを扱う。 Weixin短ビデオプラットフォーム上での大規模フィールド実験により提案手法の有効性を検証する。 この結果から,提案した推定器がこの基礎的真理を回復するのに対して,ベンチマーク推定器はかなりのバイアスを示し,場合によっては逆の兆候が生じることがわかった。

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