LTRda Inverse Propensity Scoring nima?

Inverse Propensity Scoring (IPS) in Learning to Rank (LTR) — bu ma'lumotlardagi egilishlarni to'g'irlash usuli bo'lib, bu egilishlar foydalanuvchilarning kliklari faqat muhimlikdan emas, balki pozitsiya yoki boshqa omillardan ham kelib chiqadi. IPS, kliklarga asoslangan reyting sifatini baholash uchun ishlatiladi va klik ehtimollarining notekis taqsimotini kompensatsiya qiladi.

G'oya shundaki, har bir klik, foydalanuvchi bu elementni ko'rib, unga bosish ehtimoliga teskari proporsional ravishda og'irlik beriladi (propensitet). Shu tarzda, past ehtimollikdagi pozitsiyalardagi kliklar katta og'irlikka ega bo'ladi, bu esa modelni adilroq baholashga yordam beradi.

Misol uchun: agar 1-pozitsiyada bosish ehtimoli 0.8 bo'lsa, va 5-pozitsiyada 0.2 bo'lsa, 5-pozitsiyadagi bosish, ko'rinish ehtimoli kamroq bo'lgan uchun, katta og'irlik bilan baholanadi.

Bu, kuzatilgan kliklar asosida reyting modellarini o'qitishga imkon beradi va pozitsiya yoki boshqa omillardan kelib chiqadigan egilishlarni minimallashtiradi.