Cos'è l'Inverse Propensity Scoring in LTR?
sobes.tech AI
Risposta dell'AI
La Punteggio di Propensione Inversa (IPS) in Learning to Rank (LTR) è un metodo per correggere i bias nei dati che emergono perché i clic degli utenti dipendono non solo dalla rilevanza, ma anche dalla posizione o da altri fattori. IPS viene utilizzato per valutare la qualità del ranking basato sui clic, compensando la distribuzione disomogenea delle probabilità di clic.
L'idea è che ogni clic venga ponderato inversamente proporzionalmente alla probabilità che l'utente veda e clicchi su quell'elemento (propensione). In questo modo, i clic su posizioni con bassa probabilità di clic ricevono un peso maggiore, aiutando a ottenere una valutazione più equa del modello.
Esempio: se la probabilità di clic sulla posizione 1 è 0.8, e sulla posizione 5 è 0.2, allora il clic sulla posizione 5 sarà ponderato con un peso maggiore per compensare la minore probabilità di essere visto.
Questo permette di addestrare modelli di ranking basati sui clic osservati, minimizzando il bias causato dalla posizione o da altri fattori.