Mis on Inverse Propensity Scoring LTR-is?
sobes.tech AI
Vastus AI-lt
Vastupidise kaldu skoorimine (IPS) Learning to Rank (LTR) raames on meetod andmete kallutuste korrigeerimiseks, mis tekivad seetõttu, et kasutajate klikkide sõltuvus ei ole ainult asjakohasus, vaid ka positsioon või muud tegurid. IPS kasutatakse klikkide põhjal järjestamise kvaliteedi hindamiseks, kompenseerides klikkimise tõenäosuste ebaühtlast jaotust.
Idee seisneb selles, et iga klikk kaalutakse pöördvõrdeliselt selle tõenäosusega, et kasutaja näeb ja klõpsab sellel elemendil (propensiteet). Nii saavad positsioonidel, kus klikkimise tõenäosus on madal, suurema kaalu, mis aitab saada õiglasemat mudeli hinnangut.
Näide: kui positsiooni 1 klikkimise tõenäosus on 0.8 ja positsiooni 5 — 0.2, siis positsiooni 5 klõpsu kaal on suurem, et kompenseerida väiksemat nähtavuse tõenäosust.
See võimaldab treenida järjestusmudeleid, mis põhinevad vaadatud klikkidel, minimeerides positsiooni või teiste tegurite põhjustatud kallutust.