Abordando el sesgo de explotación en sistemas de ranking
Un nuevo algoritmo aborda el sesgo de explotación en los sistemas de ranking para una mejor relevancia.
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Tabla de contenidos
El ranking es una parte clave de muchos sistemas online que usamos hoy en día, como motores de búsqueda y plataformas de recomendaciones. Estos sistemas quieren mostrarte los elementos más relevantes según lo que estás buscando. Para lograr esto, a menudo usan un método llamado aprendizaje para rankear (LTR). Este método aprende a clasificar elementos basándose en datos, especialmente señales del comportamiento del usuario como clics o compras.
Sin embargo, hay un problema con cómo estos sistemas utilizan los datos del comportamiento del usuario. A veces, tratan las señales del comportamiento del usuario con demasiada fuerza y esto puede perjudicar su rendimiento a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si un sistema se enfoca principalmente en los elementos en los que los usuarios han hecho clic, podría ignorar los elementos nuevos que no han tenido la oportunidad de ser vistos. Esto puede crear un problema conocido como "sesgo de explotación".
En este artículo, vamos a analizar este sesgo de explotación en los sistemas de ranking y presentar una nueva solución. Vamos a explicar cómo funciona nuestro método y compartir los resultados de experimentos que muestran cómo se compara con otros métodos.
El Problema del Sesgo de Explotación
El sesgo de explotación surge cuando los sistemas de ranking dependen demasiado de las señales del comportamiento del usuario. Cuando los usuarios hacen clic en elementos, el sistema recopila esos datos para determinar cuán relevantes son esos elementos. Esto tiene sentido; después de todo, los clics muestran lo que a los usuarios les interesa. Sin embargo, los problemas surgen cuando el sistema se enfoca demasiado en estos comportamientos y no lo suficiente en otros factores.
Por ejemplo, si un elemento nuevo aún no ha sido clicado, puede ser clasificado injustamente más bajo que un elemento popular simplemente porque no ha sido mostrado a los usuarios. Este enfoque sesgado puede llevar a una caída en el rendimiento a largo plazo porque los elementos de alta calidad son desplazados en el ranking.
El Papel del Comportamiento del Usuario en el Ranking
El comportamiento del usuario proporciona información importante para los sistemas. A menudo, es mucho más barato y rápido obtener datos de clics y compras que de reseñas de expertos o etiquetas. Muchos sistemas utilizan los clics de los usuarios tanto como características que alimentan el modelo de ranking como etiquetas para indicar cuán relevante es un elemento.
Si bien se ha demostrado que el uso de clics mejora el rendimiento del ranking, la forma en que se gestionan estas señales puede llevar a problemas. Si el comportamiento del usuario no se maneja adecuadamente, los modelos pueden verse excesivamente influenciados por los clics, lo que puede abrumar otros factores importantes en el proceso de ranking.
Presentando EBRank
Para abordar el sesgo de explotación, proponemos un nuevo algoritmo de ranking llamado EBRank. Este es un método que combina modelado bayesiano y una estrategia para explorar los datos de manera más efectiva. El objetivo principal de EBRank es reducir el sesgo de explotación en los sistemas de ranking mientras se mantiene un alto rendimiento.
Características Clave de EBRank
Separación de Señales de Comportamiento y No Comportamiento: EBRank diferencia entre señales del comportamiento del usuario y otras características. En lugar de tratar todos los datos por igual, utiliza características no comportamentales para formar una estimación previa de relevancia. Esto ayuda a asegurar que los elementos nuevos o menos populares aún tengan una oportunidad justa.
Actualizaciones Dinámicas: A medida que llegan más datos del comportamiento del usuario, EBRank puede ajustar sus estimaciones de relevancia basándose en esta nueva información. Esto ayuda a refinar los rankings con el tiempo en lugar de quedarse con información desactualizada.
Estrategia de Exploración: Este método incorpora una estrategia para buscar activamente comportamientos de los usuarios para elementos que aún no han sido mostrados a los usuarios. Al hacer esto, permite que el sistema aprenda sobre nuevos elementos de manera más efectiva.
Experimentación y Resultados
Para medir la efectividad de EBRank, realizamos experimentos usando tres conjuntos de datos públicos. Estos conjuntos de datos nos permitieron simular interacciones de usuarios y observar qué tan bien EBRank se desempeñaba en comparación con otros métodos de ranking establecidos.
Resumen de los Conjuntos de Datos
Los experimentos utilizaron tres conjuntos de datos, cada uno conteniendo varias consultas y elementos. Los datos se dividieron en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, lo que nos permitió entrenar modelos y evaluar su rendimiento con precisión.
Nos enfocamos en escenarios donde los elementos podrían ser nuevos y, por lo tanto, carecer de datos históricos de comportamiento del usuario. Esto ayudó a resaltar cómo EBRank aún puede desempeñarse bien a pesar de la falta de información.
Comparación con Otros Métodos
Comparamos EBRank contra varios métodos de ranking existentes. Estos incluían modelos que no consideran el comportamiento del usuario, así como aquellos que sí utilizan el comportamiento en diferentes capacidades. El objetivo era ver cómo se mantenía EBRank en escenarios donde el sesgo de explotación era una preocupación.
A lo largo de los experimentos, EBRank superó consistentemente a los otros métodos en varios indicadores clave de rendimiento. Fue particularmente efectivo en escenarios con arranques en frío, donde los nuevos elementos aún no habían recibido clics.
Métricas de Rendimiento
Se analizaron dos métricas principales: NDCG Acumulativo y NDCG estándar. Ambas métricas ayudan a medir cuán efectivo es un sistema de ranking para colocar elementos relevantes en la parte superior de la lista.
NDCG Acumulativo evalúa el rendimiento en línea del modelo de ranking a lo largo del tiempo. Refleja qué tan bien el sistema se adapta a medida que se recopilan datos del comportamiento del usuario.
NDCG estándar evalúa el rendimiento fuera de línea, determinando qué tan bien el modelo de ranking logra relevancia basada en datos históricos.
Hallazgos
Mejora en la Calidad del Ranking: EBRank mostró una mejora notable en la calidad del ranking en comparación con métodos tradicionales, especialmente en términos de NDCG Acumulativo y NDCG estándar.
Robustez Contra el Sesgo de Explotación: Los resultados demostraron que EBRank podía contrarrestar efectivamente el sesgo de explotación visto en otros modelos, particularmente con elementos nuevos.
Aprendizaje Dinámico: La capacidad de EBRank para ajustar su estimación de relevancia basada en el comportamiento del usuario recién recopilado demostró ser una ventaja significativa.
Conclusión
Los hallazgos de nuestros experimentos indican que EBRank es una herramienta poderosa para mejorar los sistemas de ranking. Al abordar el sesgo de explotación, permite un tratamiento más justo tanto de elementos establecidos como nuevos. A medida que las plataformas online continúan evolucionando, asegurar que los usuarios reciban contenido de alta calidad sigue siendo crítico.
En el futuro, esperamos extender este trabajo para incluir otros tipos de comportamientos de usuarios, como interacciones sociales o reseñas, para mejorar aún más la efectividad de los algoritmos de ranking.
Implicaciones para Trabajo Futuro
Este trabajo abre nuevas vías para la investigación en sistemas de ranking. Los estudios futuros podrían centrarse en:
Integrar Más Tipos de Comportamiento: Explorar cómo diferentes comportamientos de usuarios, más allá de los clics, pueden contribuir a los sistemas de ranking.
Implementación en Tiempo Real: Desarrollar métodos para aplicar EBRank en aplicaciones en tiempo real, asegurando una adaptación instantánea a las interacciones del usuario.
Personalización del Usuario: Investigar cómo las preferencias del usuario y los patrones de comportamiento históricos pueden usarse para personalizar aún más los rankings.
En resumen, EBRank representa un avance en el manejo del sesgo de explotación en sistemas de ranking, allanando el camino para mejorar la experiencia del usuario en diversas plataformas online.
Título: Mitigating Exploitation Bias in Learning to Rank with an Uncertainty-aware Empirical Bayes Approach
Resumen: Ranking is at the core of many artificial intelligence (AI) applications, including search engines, recommender systems, etc. Modern ranking systems are often constructed with learning-to-rank (LTR) models built from user behavior signals. While previous studies have demonstrated the effectiveness of using user behavior signals (e.g., clicks) as both features and labels of LTR algorithms, we argue that existing LTR algorithms that indiscriminately treat behavior and non-behavior signals in input features could lead to suboptimal performance in practice. Particularly because user behavior signals often have strong correlations with the ranking objective and can only be collected on items that have already been shown to users, directly using behavior signals in LTR could create an exploitation bias that hurts the system performance in the long run. To address the exploitation bias, we propose EBRank, an empirical Bayes-based uncertainty-aware ranking algorithm. Specifically, to overcome exploitation bias brought by behavior features in ranking models, EBRank uses a sole non-behavior feature based prior model to get a prior estimation of relevance. In the dynamic training and serving of ranking systems, EBRank uses the observed user behaviors to update posterior relevance estimation instead of concatenating behaviors as features in ranking models. Besides, EBRank additionally applies an uncertainty-aware exploration strategy to explore actively, collect user behaviors for empirical Bayesian modeling and improve ranking performance. Experiments on three public datasets show that EBRank is effective, practical and significantly outperforms state-of-the-art ranking algorithms.
Autores: Tao Yang, Cuize Han, Chen Luo, Parth Gupta, Jeff M. Phillips, Qingyao Ai
Última actualización: 2023-05-25 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2305.16606
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.16606
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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