Kas yra Inverse Propensity Scoring LTR?
sobes.tech AI
Atsakymas iš AI
Atvirkštinis polinkio įvertinimas (IPS) Learning to Rank (LTR) yra metodas duomenų iškraipymų koregavimui, kurie atsiranda dėl to, kad naudotojų paspaudimai priklauso ne tik nuo aktualumo, bet ir nuo pozicijos ar kitų veiksnių. IPS naudojamas įvertinti reitingo kokybę remiantis paspaudimais, kompensuojant nelyginį paspaudimų tikimybių pasiskirstymą.
Idėja ta, kad kiekvienas paspaudimas yra sveriamas atvirkščiai proporcingai tikimybei, kad naudotojas pamatys ir paspaus ant šio elemento (tendencija). Taip paspaudimai pozicijose su žema tikimybe gauna didesnį svorį, padedant pasiekti sąžiningesnį modelio įvertinimą.
Pavyzdys: jei paspaudimo tikimybė pozicijoje 1 yra 0.8, o pozicijoje 5 — 0.2, tada paspaudimas pozicijoje 5 bus svertas stipriau, kad kompensuotų mažesnę tikimybę būti pastebėtai.
Tai leidžia treniruoti reitingo modelius remiantis stebimais paspaudimais, sumažinant pozicijos ar kitų veiksnių sukeltą iškraipymą.