論文の概要: Unidentified and Confounded? Understanding Two-Tower Models for Unbiased Learning to Rank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20501v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 14:47:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.795979
• Title: Unidentified and Confounded? Understanding Two-Tower Models for Unbiased Learning to Rank
• Title（参考訳）: ユニデント化とコンファウンデーション : アンバイアスドラーニングをランク付けするための2towerモデルを理解する
• Authors: Philipp Hager, Onno Zoeter, Maarten de Rijke,
• Abstract要約: 良好な性能のプロダクションシステムによって収集されたクリックで2towerモデルをトレーニングすると、ランキング性能が低下する。 理論的には、2towerモデルの識別可能性条件を解析し、クリックからモデルパラメータを復元するために、文書の入れ替わりや重複する特徴分布が必要であることを示す。 また,ログポリシが2towerモデルに与える影響についても検討し,モデルがユーザの動作を完全に捉えている場合,バイアスが発生しないことを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.9530591265324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Additive two-tower models are popular learning-to-rank methods for handling biased user feedback in industry settings. Recent studies, however, report a concerning phenomenon: training two-tower models on clicks collected by well-performing production systems leads to decreased ranking performance. This paper investigates two recent explanations for this observation: confounding effects from logging policies and model identifiability issues. We theoretically analyze the identifiability conditions of two-tower models, showing that either document swaps across positions or overlapping feature distributions are required to recover model parameters from clicks. We also investigate the effect of logging policies on two-tower models, finding that they introduce no bias when models perfectly capture user behavior. However, logging policies can amplify biases when models imperfectly capture user behavior, particularly when prediction errors correlate with document placement across positions. We propose a sample weighting technique to mitigate these effects and provide actionable insights for researchers and practitioners using two-tower models.
• Abstract（参考訳）: 付加的な2-towerモデルは、業界環境で偏りのあるユーザーフィードバックを扱うための一般的な学習からランクへの方法である。 しかし,近年の研究では,良質な生産システムによって収集されたクリックによる2towerモデルのトレーニングにより,ランキング性能が低下するという現象が報告されている。 本報告では, 伐採方針とモデル識別可能性の問題による影響の解明という, この観察の最近の2つの説明について考察する。 理論的には、2towerモデルの識別可能性条件を解析し、クリックからモデルパラメータを復元するために、文書の入れ替わりや重複する特徴分布が必要であることを示す。 また,ログポリシが2towerモデルに与える影響についても検討し,モデルがユーザの動作を完全に捉えている場合,バイアスが発生しないことを見出した。 しかし、ロギングポリシーは、モデルがユーザーの振る舞いを不完全に捉えたとき、特に予測エラーが位置をまたいだ文書配置と相関する場合にバイアスを増幅することができる。 本稿では,これらの効果を緩和するためのサンプル重み付け手法を提案する。

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