Qu'est-ce que le score d'inclination inverse en LTR?
sobes.tech IA
Réponse de l'IA
Le score d'inclination inverse (IPS) en Learning to Rank (LTR) est une méthode pour corriger les biais dans les données, qui surviennent parce que les clics des utilisateurs dépendent non seulement de la pertinence, mais aussi de la position ou d'autres facteurs. IPS est utilisé pour évaluer la qualité du classement basé sur les clics, en compensant la distribution inégale des probabilités de clic.
L'idée est que chaque clic est pondéré inversement proportionnellement à la probabilité que l'utilisateur voie et clique sur cet élément (propension). Ainsi, les clics sur des positions avec une faible probabilité de clic reçoivent un poids plus élevé, ce qui aide à obtenir une évaluation plus équitable du modèle.
Exemple : si la probabilité de clic à la position 1 est de 0.8, et à la position 5 est de 0.2, alors le clic à la position 5 sera pondéré avec un poids plus élevé pour compenser la moindre probabilité d'être vu.
Cela permet d'entraîner des modèles de classement basés sur les clics observés, en minimisant le biais causé par la position ou d'autres facteurs.