Čo je Inverse Propensity Scoring v LTR?
sobes.tech AI
Odpoveď od AI
Inverzné skóre pravdepodobnosti (IPS) v Learning to Rank (LTR) je metóda na opravu skreslení v údajoch, ktoré vznikajú, pretože kliknutia používateľov závisia nielen od relevantnosti, ale aj od pozície alebo iných faktorov. IPS sa používa na hodnotenie kvality zoradenia na základe kliknutí, kompenzujúc nerovnomerné rozdelenie pravdepodobností kliknutí.
Myšlienka je, že každé kliknutie je vážené obrátene úmerne pravdepodobnosti, že používateľ uvidí a klikne na tento prvok (sklon). Takže kliknutia na pozíciách s nízkou pravdepodobnosťou kliknutia dostávajú väčšiu váhu, čo pomáha získať spravodlivejšie hodnotenie modelu.
Príklad: ak je pravdepodobnosť kliknutia na pozícii 1 0.8 a na pozícii 5 0.2, potom bude klik na pozícii 5 vážený silnejšie, aby sa kompenzovala nižšia pravdepodobnosť byť zaznamenaný.
Toto umožňuje trénovať modely zoradenia na základe pozorovaných kliknutí, minimalizujúc skreslenie spôsobené pozíciou alebo inými faktormi.