論文の概要: Relative Advantage Debiasing for Watch-Time Prediction in Short-Video Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11086v2
- Date: Thu, 02 Oct 2025 21:50:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-06 14:21:29.848391
- Title: Relative Advantage Debiasing for Watch-Time Prediction in Short-Video Recommendation
- Title（参考訳）: 短時間の勧告における時計時間予測のための相対的アドバンテージデバイアス
- Authors: Emily Liu, Kuan Han, Minfeng Zhan, Bocheng Zhao, Guanyu Mu, Yang Song,
- Abstract要約: 本稿では,ユーザグループとアイテムグループで条件付き参照分布と比較することにより,視聴時間を補正する,新たなアドバンテージ・デバイアス化フレームワークを提案する。
このアプローチは、量子的嗜好信号を生成し、2段階アーキテクチャを導入し、配当推定と選好学習を明確に分離する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5448753341848525
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Watch time is widely used as a proxy for user satisfaction in video recommendation platforms. However, raw watch times are influenced by confounding factors such as video duration, popularity, and individual user behaviors, potentially distorting preference signals and resulting in biased recommendation models. We propose a novel relative advantage debiasing framework that corrects watch time by comparing it to empirically derived reference distributions conditioned on user and item groups. This approach yields a quantile-based preference signal and introduces a two-stage architecture that explicitly separates distribution estimation from preference learning. Additionally, we present distributional embeddings to efficiently parameterize watch-time quantiles without requiring online sampling or storage of historical data. Both offline and online experiments demonstrate significant improvements in recommendation accuracy and robustness compared to existing baseline methods.
- Abstract（参考訳）: ビデオレコメンデーションプラットフォームのユーザ満足度のためのプロキシとして、ウォッチタイムが広く使用されている。
しかし、生の視聴時間は、ビデオの長さ、人気度、個人ユーザーの行動などの相違要因に影響され、選好シグナルを歪ませる可能性があり、結果としてバイアスのある推薦モデルが生まれる。
本稿では,ユーザグループとアイテムグループで条件付き参照分布と比較することにより,視聴時間を補正する,新たなアドバンテージ・デバイアス化フレームワークを提案する。
このアプローチは、量子的嗜好信号を生成し、2段階アーキテクチャを導入し、配当推定と選好学習を明確に分離する。
さらに、歴史的データのオンラインサンプリングや保存を必要とせずに、時計時間量子化を効率的にパラメータ化するための分布埋め込みを提案する。
オフラインとオンラインの両方の実験は、既存のベースライン手法と比較して、推奨精度と堅牢性を大幅に改善したことを示している。
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