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皇冠真人:天衍试验室“纠偏花样”论文考中NeurIPS-2020,搭救用户隐藏海

  天衍试验室“纠偏门径”论文考中NeurIPS-2020 ,救助用户躲避海量好似讯休导语::古代引荐体例商酌凡是着眼于筹划更好的特征交叉权谋以进取CTR预估的精确性,从而给出更好的排序毕竟,前进广告收入。凡是,用户看到的货物是推荐方式选择出来的,它们在体系中出现了保存记载,引荐模型在该纪录进步行离线改革。可是已有的辩论显露,这种引荐体例会产活门径凭借,即模型会在得回曝光的项目上严重高估其对每个用户的偏好秤谌,而会在未得到曝光的项目中低估其对每个用户的偏好程度。长此以往,举荐真相的各式性将会急剧降低,从而危急推荐的质量和用户留存度。

  

 

  在谁鉴赏各大网站和APP时,受引荐系统习染,大量宛如产品几次产生的环境层出不穷,这不仅会孕育视觉疲困,并且很难让大家做出理性的武断和购置定夺。究其出处,告急是目前主流的引荐格式采用的都是大数据模型筛查体例,会生长较大的蹊径依赖。

  对此,腾讯天衍熟练室近期另辟阶梯推出推荐式样纠偏法子,与传统权谋比较,该本事无需奉行随机流量演习以进行无偏推测,大大减小了无偏引荐算法的锻炼资本,低落了体系的途径仰仗。此刻,腾讯如故就龃龉成绩颁发论文《Information-theoretic counterfactual learning from missing-not-at-random feedback》,且告捷入选NeurIPS-2020。

  古板推荐体例易导致途径依赖 乃至引荐质地低落

  举动今世互联网范畴的沉点商酌倾向,引荐形式具有极端高的商业代价。引荐格局模型必要在豪爽的候选项目中(日常为广告、商品、短视频等)探寻到用户所喜好的,从而进取曝光率也许点击广告收入。

  守旧举荐格式议论大凡着眼于盘算更好的特征交织技术以进取CTR预估的精确性,从而给出更好的排序到底,前进广告收入。通常,用户看到的货色是推荐编制遴选出来的,它们在系统中生长了保留记录,举荐模型在该记录长进行离线改变。然则已有的争执泄露,这种推荐花式会产生途径依据,即模型会在得到曝光的项目上严浸高估其对每个用户的偏好水平,而会在未得回曝光的项目中低估其对每个用户的偏好水平。长此以往,引荐终于的千般性将会急剧降低,从而危害引荐的质料和用户存储度。

  如下图所示,橙色表明初阶于MNAR数据的用户评分分布,蓝色表示MAR的评分。能够看到,MNAR上用户的评分要大大偏高,多会合在5分,而MAR的数据较为匀称的传播在1到5分之间。随着光阴推动,MNAR的评分散播会越来越汇集,加大和MAR评分的差距。

  


图 1 随机缺失数据和非随机缺失数据上用户反馈的偏差

  为真切决这个问题,守旧技巧多基于inverse propensity score (IPS) 来对在MNAR数据上进行模型训练的宗旨函数举办加权纠偏。这类机谋必要十分数量的随机操演 (Randomized Controlled Trials, RCTs),即随机地将项目举荐给用户以博得反馈,从而获得一个无偏的点击率的推测。而其它,IPS法子必要网罗必定数量的RCTs,即对用户展现极端数量的随机项目来收罗反馈,从经济效果上来说,会酿成洪量的收入上的丧失。而且,这种施加权浸的手腕也使得陶冶的方差增大,有时候反而会对到底造成副浸染。

  模仿音信理论构修模型 举荐格局纠偏技术大白革新优势

  腾讯天衍熟练室模仿了音信论中的理论来构修模型。模型的原始输入会先进程一个编码器 (Encoder) 得回表明 (Representation),随后进程解码器 (Decoder) 将表示解码成为末了的展望结果。此后,方向函数分为两一面:输入和表明之间的互消休,表达和输入目的之间的互讯息。在优化这个对象函数时,腾讯天衍实践室团队接纳了尽惟恐辅导更多的方针音讯和收缩输入音讯的要领。

  


图 2 信歇瓶颈的历程和定义体式

  起首把原始的输入 (在此处是user-item对) 分为事实域 (factual) 和反真相域 (counterfactual) 。当在counterfactual中浮现无法获得用户对项方针反馈,无法对模型举行看守进筑时,选择将该标题用讯休瓶颈建模,由此获得一个无需反馈也不妨在counterfactual进步行进修的目标函数。

  


图 3 基于消休瓶颈理论的反终究研习框架进程图

  factual和counterfactual的事情拜别是和,相对应的表明为和。在此根基上将原有的互讯休项拆分,并引入一个超参数,能够获取一个新的讨论counterfactual的音讯瓶颈:

  

  这一新的瓶颈将原有的项拆分成了两个域的比照项加上factual的音信项。源于上式中的互信歇项无法直接优化,在将其进程进一步拆解变为可优化的花样后,终末的宗旨函数格局为:

  

  这一方针函数具有很平时的合用畛域,界限内绝大部分的模型均可能合用该方针函数来实行模型纠偏而无需对现有模型组织实行篡改,例如MF模型等。

  为验证其运用潜力,腾讯天衍熟练室使用边界内的benchmark Yahoo R3! 和 Coat 公开数据集实行测试,行使MNAR的数据举措检验数据,运用MAR举措实验数据,从而能有效反映破例措施对付引荐模型的纠偏成绩,最终操练终究如下表所示。

  

表格 1 熟练事实(AUC和MSE指标)

  

表格 2 练习到底 (nDCG指标)

  在模型的鲁棒性尝试中,该办法映现出较强的威严性。对超参数变更敏感性不强,十分合用于本色场景的安置。比拟于古板举荐系统,这种基于讯休理论的举荐式样纠偏手段宣泄出几大立异点:其一,基于音信论和反毕竟理论练习办法,无需实施线上随机流量实验,节约了大量训练资本;其二,模型参数鲁棒性较好,适合产业场景本色安放;其三,目标函数具有很通常的适用边境,规模内绝大个人的模型均可能适用该目标函数来进行模型纠偏,而无需对现有模型构造举办点窜,兼容性较强。

  贸易行使无处不在 引荐体例纠偏手法重拾内容百般性

  放眼当下,推荐形式的贸易运用无处不在,不少主流APP都应用到了引荐方式。譬喻,观光出行类中,携程、去哪儿等会推荐机票、客栈等;外卖平台类中,饿了么、美团等会引荐饭馆;电商购物类中,京东、淘宝、亚马逊等会推荐恐惧喜欢的物品;消休资讯类中,今日头条、腾讯音信等会推送用户感趣味的音信....实在绝对APP或网站都在使用引荐体制。

  腾讯天衍演习室作为腾讯构造医疗范围背面的门径供给者,吃紧埋头于诊治强健范围的AI算法斟酌及落地,况且陆续冲突与拓展AI调治门径成长的界限。方今,腾讯天衍实习室急急将算法才能输出到微信支出九宫格的腾讯康健小举措、QQ抚玩器、微信搜一搜等。例如在疫情时间,天衍实践室应用AI大数据方法,过程腾讯强壮疫情问答引荐版块,为用户带来对于疫情的多方面的内容和商洽就事,而不光仅眷注用户一面和集体偏好,基于信息理论模型,疾速举行模型磨练对引荐形式实行纠偏,极大的俭朴了期间和经济成本。

  同时,在腾讯觅影的AI导辅诊平台上,平常的调治资讯推荐上也行使了该要领为用户推荐相干内容,大大拔擢了举荐内容的各类性和公正性,同时也巩固了用户阅历。比如对待患有糖尿病的患者,其平常眷注的内容惧怕都与糖尿病相关,若是过错推荐体制举办纠偏,编制会越来越宗旨于引荐糖尿病关系内容给到用户,而历程形式纠偏之后,还会给患者推荐少许行径、安插等其全班人矫健学问,营救用户越发通通的明晰自己强大。不妨见得,推荐式样纠偏手腕具有卓殊通俗的使用代价,另日,腾讯天衍实践室还将连续推广其应用畛域,以期为用户供给更优质的任职。

  



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来源:皇冠真人      时间:2021-07-18 11:47



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