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Investigating the Robustness of Counterfactual Learning to Rank Models: A Reproducibility Study

Created by
  • Haebom

作者

Zechun Niu, Zhilin Zhang, Jiaxin Mao, Qingyao Ai, Ji-Rong Wen

概要

本論文は,従来の逆反射的ランキング学習(CLTR)モデルの堅牢性を,広範なシミュレーションベースの実験を通して調査する。既存のシミュレーション研究のLimitations（弱い基準ランクモデルの使用、単純化されたユーザーシミュレーションモデルの使用、固定数の合成クリックログ生成）を改善するために、さまざまなパフォーマンスの基準ランクモデル、複数のユーザーシミュレーションモデル、およびさまざまな数の合成セッションを使用して実験を行います。実験の結果、IPS-DCM、DLA-PBM、UPE モデルは、他の CLTR モデルよりもさまざまなシミュレーション設定で優れた堅牢性を示しています。さらに、基準ランクモデルが強力であり、学習セッション数が制限されている場合、既存のCLTRモデルは単純なクリック基準モデルを上回らないことが多いことがわかりました。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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様々なシミュレーション設定の下で、IPS-DCM、DLA-PBM、UPEモデルの堅牢性を確認した。
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従来の CLTR モデルは、強力なベースラインランクモデルと限られた学習セッション数の条件では、単純なクリック基準モデルを上回らないことが多いことを示しました。
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強力な基準ランキングモデルと限られた学習データ条件に適した新しいCLTRアルゴリズムの開発の必要性を提起した。
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Limitations：
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それでもシミュレーションベースの研究なので、実際の環境でのパフォーマンスは異なる場合があります。
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使用されるユーザーシミュレーションモデルと基準ランクモデルの種類と数によっては、結果が影響を受ける可能性があります。
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実際の大規模なクリックログデータを使用した検証が不十分です。
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