論文の概要: Off-Policy Evaluation for Recommendations with Missing-Not-At-Random Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08993v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 06:11:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:50:19.021438
• Title: Off-Policy Evaluation for Recommendations with Missing-Not-At-Random Rewards
• Title（参考訳）: Not-At-Random Rewards の勧告に対するOff-Policy Evaluation
• Authors: Tatsuki Takahashi, Chihiro Maru, Hiroko Shoji,
• Abstract要約: アンバイアスド・レコメンダラー・ラーニング(URL)とオフ・ポリティクス・アセスメント・ラーニング(OPE/L)技術は、表示位置とロギングポリシーによって引き起こされるデータのバイアスに対処するのに有効である。 しかし、両方のバイアスが記録されたデータから出ると、これらの推定子は重大なバイアスに悩まされる可能性がある。 本稿では,ログポリシと報奨観測の2つの確率を確率スコアとして活用する新しい推定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Unbiased recommender learning (URL) and off-policy evaluation/learning (OPE/L) techniques are effective in addressing the data bias caused by display position and logging policies, thereby consistently improving the performance of recommendations. However, when both bias exits in the logged data, these estimators may suffer from significant bias. In this study, we first analyze the position bias of the OPE estimator when rewards are missing not at random. To mitigate both biases, we propose a novel estimator that leverages two probabilities of logging policies and reward observations as propensity scores. Our experiments demonstrate that the proposed estimator achieves superior performance compared to other estimators, even as the levels of bias in reward observations increases.
• Abstract（参考訳）: アンバイアスド・レコメンダラー・ラーニング(URL)とオフ・ポリティクス・アセスメント・ラーニング(OPE/L)技術は、表示位置やロギングポリシーによって引き起こされるデータのバイアスに対処し、レコメンデーションのパフォーマンスを継続的に改善するのに有効である。 しかし、両方のバイアスが記録されたデータから出ると、これらの推定子は重大なバイアスに悩まされる可能性がある。 本研究では,OPE推定器の位置偏りをランダムに解析する。 両バイアスを緩和するために,ログポリシの2つの確率と報奨観測を確率スコアとして活用する新しい推定器を提案する。 本実験は,報奨観測の偏りが増大しても,提案した推定器が他の推定器と比較して優れた性能を発揮することを示す。

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