Apprendimento Equo per il Ranking: Un Nuovo Approccio

I metodi di Learning to Rank (LTR) sono super importanti per applicazioni come i motori di ricerca e i servizi di raccomandazione. Influenzano sia gli utenti che le persone che forniscono gli oggetti, come i venditori e i creatori di contenuti. È fondamentale garantire equità in questi sistemi di ranking affinché gli oggetti ricevano visibilità in base a quanto siano rilevanti.

#Sistemi di Ranking Tradizionali e Loro Limitazioni

I metodi tradizionali di ranking, che sono spesso deterministici, possono portare a un'esposizione ingiusta. Se due oggetti sono ugualmente rilevanti ma hanno punteggi leggermente diversi, quello con il punteggio più alto sarà sempre posizionato sopra l'altro. Questo crea una distribuzione diseguale di visibilità. Per affrontare questi problemi, sono stati utilizzati modelli come il Plackett-Luce (PL) nei sistemi di ranking stocastici. Tuttavia, anche questi hanno svantaggi, come il costo elevato per il calcolo e la mancanza di garanzie sulle prestazioni.

#Introduzione del Fair Learning to Rank con Controllo del Rischio Senza Distribuzione

Per superare le sfide dei metodi tradizionali, proponiamo un nuovo approccio chiamato Fair Learning to Rank con Controllo del Rischio Senza Distribuzione (FairLTR-RC). Questo metodo può impostare un sistema di ranking stocastico utilizzando qualsiasi funzione di scoring esistente senza bisogno di un addestramento costoso. È importante notare che fornisce anche garanzie sui metriche di prestazione basate sui principi di controllo del rischio senza distribuzione.

Il nostro approccio utilizza un nuovo modello di ranking parzialmente stocastico noto come modello Thresholded PL (TPL), che aiuta a raggiungere un equilibrio tra utilità ed equità. Abbiamo testato questo metodo su diversi dataset di riferimento e abbiamo scoperto che migliora significativamente l'equità nelle funzioni di scoring popolari mantenendo un livello desiderato di utilità.

#Componenti dei Sistemi di Learning to Rank

LTR si basa sull'uso del machine learning per ottimizzare l'ordine degli oggetti in applicazioni come i motori di ricerca e i sistemi di raccomandazione. I modelli LTR consistono in due parti principali:

1. Funzione di Scoring: Data una query e un insieme di oggetti, questa funzione prevede i punteggi di ranking in base a quanto siano rilevanti gli oggetti per la query.

2. Modello di Ranking: Questo modello genera un elenco di prodotti basato sui punteggi calcolati nel passo precedente.

#L'importanza Crescente dell'Equità nel Ranking

Con l'aumentare dell'influenza di LTR sulle piattaforme online, è aumentato anche il bisogno di una distribuzione equa di esposizione tra gli oggetti. L'equità richiede che la visibilità di un oggetto nelle liste di ranking sia proporzionale alla sua rilevanza rispetto alla query. I modelli deterministici tradizionali possono spesso portare a una distribuzione ingiusta dell'esposizione.

Ad esempio, se prendiamo una funzione di scoring che non è perfetta, due oggetti con lo stesso livello di rilevanza potrebbero ricevere punteggi di ranking leggermente diversi. L'oggetto con il punteggio più alto sarà sempre classificato più in alto, risultando in una distribuzione ingiusta dell'esposizione.

#Passaggio ai Modelli Stocastici

Per affrontare i problemi dei modelli LTR deterministici, c'è stato un movimento verso l'uso di modelli stocastici. Questi modelli, come il modello PL, prevedono una serie di liste di ranking basate sui punteggi, consentendo di campionare più ranking. Questo migliora l'equità nell'esposizione, specialmente quando più oggetti condividono punteggi simili.

Tuttavia, integrare funzioni di scoring da modelli deterministici in questi modelli stocastici può essere complicato. Non sono progettati per ottimizzare le prestazioni attese basate su distribuzioni previste. Inoltre, addestrare nuove funzioni di scoring in questo modo può essere costoso e complesso.

#Caratteristiche Chiave di FairLTR-RC

FairLTR-RC è una soluzione post-hoc e agnostica del modello che cerca di migliorare l'equità basata sull'esposizione nel LTR. Applicando tecniche di previsione conformale, il nostro approccio integra un modello di ranking parzialmente stocastico che può funzionare con funzioni di scoring esistenti senza richiedere un costoso riaddestramento.

Questo modello, TPL, si adatta alla distribuzione dei punteggi, consentendo migliori compromessi tra equità e utilità. Il metodo fornisce garanzie teoriche sui livelli di prestazione, assicurando che l'utilità non scenda sotto una soglia prestabilita anche in scenari di dati limitati.

#Definizione dei Termini Chiave

Nel discutere di LTR, è essenziale chiarire alcuni termini utilizzati in questo campo:

• Funzione di Utilità: Questa funzione valuta il ranking degli oggetti pesando le loro posizioni.

• Equità Basata sull'Esposizione: Questo concetto riguarda come l'esposizione, o visibilità, è allocata agli oggetti in base alla loro rilevanza.

#Dichiarazione del Problema

L'obiettivo principale di questo lavoro è migliorare l'equità dei sistemi LTR pur garantendo un livello soddisfacente di utilità. Data una funzione di scoring fissa, l'obiettivo è ottimizzare il modello di ranking in modo da ridurre la disparità nell'esposizione basata sulla rilevanza mantendo comunque un livello desiderato di utilità.

#Comprendere il Controllo del Rischio Senza Distribuzione

Il controllo del rischio senza distribuzione è un metodo che ci permette di mantenere garanzie sulle prestazioni senza fare affidamento su specifiche assunzioni distributive sui dati. Utilizza un set di calibrazione per stabilire i valori di alcuni parametri, consentendo una gestione del rischio efficace.

In sostanza, questo metodo aiuta a controllare i potenziali rischi associati ai modelli di ranking fornendo un insieme di funzioni che prevedono set di oggetti in base a criteri definiti.

#Il Modello Thresholded PL

Il modello TPL funge da soluzione che bilancia le esigenze di equità e utilità. Concentrandosi su funzioni a valore set che possono funzionare con funzioni di scoring esistenti, TPL consente un miglioramento dell'equità nell'esposizione senza necessità di un significativo riaddestramento.

Il modello TPL seleziona gli oggetti per ogni posizione in base ai loro punteggi previsti e a una soglia, assicurando che solo gli oggetti più rilevanti siano inclusi.

#Applicazione del Controllo del Rischio con TPL

Gli algoritmi di controllo del rischio vengono utilizzati per selezionare le soglie appropriate per il modello TPL, garantendo che le prestazioni rimangano sotto controllo. Analizzando un set di calibrazione, questi algoritmi possono identificare soglie che aiutano a mantenere un livello di utilità desiderato in varie posizioni nel ranking.

#Impostazione degli Esperimenti e Test

Abbiamo condotto esperimenti utilizzando dataset LTR popolari per valutare l'efficacia dei nostri metodi proposti. I dataset consistono in query, i loro documenti associati e etichette di rilevanza che indicano quanto ogni documento sia rilevante per una query.

Abbiamo considerato diverse funzioni di scoring, tra cui CatBoost e LightGBM, e testato come si comportano quando combinate con il nostro metodo FairLTR-RC.

#Metriche di Valutazione

Nelle nostre valutazioni, ci siamo concentrati su due metriche chiave: NDCG@5, che misura l'utilità, e la disparità quadratica media, che misura l'equità. Analizzando queste metriche, siamo stati in grado di valutare quanto bene il metodo FairLTR-RC funzioni in termini di equità e utilità rispetto ai modelli tradizionali.

#Risultati e Scoperte

I risultati iniziali hanno mostrato che TPL ha raggiunto un buon equilibrio tra utilità ed equità. Regolando le soglie, siamo riusciti a controllare il livello di utilità migliorando significativamente l'equità nell'esposizione.

I risultati hanno indicato che, nella maggior parte dei casi, il nostro metodo è riuscito a raggiungere un alto tasso di copertura riducendo anche la misura della disparità per l'equità basata sull'esposizione. Questo rappresenta un passo importante nel campo dei sistemi di ranking equi.

#Lavoro Correlato e Confronti

I modelli di ranking stocastici sono stati utilizzati per affrontare le sfide poste dalle metriche di prestazione tradizionali. Il nostro lavoro si basa su questo applicando una nuova prospettiva e un framework che si concentra specificamente nel fornire garanzie per le metriche di ranking basate su liste ampiamente utilizzate.

#Conclusione

In sintesi, abbiamo introdotto FairLTR-RC, un nuovo metodo per migliorare l'equità nei sistemi LTR. Integrando un modello di controllo del rischio senza distribuzione con il modello di ranking TPL, riusciamo a trovare un equilibrio tra equità e utilità senza la necessità di un costoso riaddestramento.

Questo approccio è promettente per applicazioni nel mondo reale, migliorando l'equità pur mantenendo livelli di utilità soddisfacenti. Tuttavia, è fondamentale considerare le limitazioni, come potenziali astensioni in caso di funzioni di scoring sotto tono o disponibilità limitata di dati.

Questo lavoro segna un passo avanti nello sviluppo di sistemi di ranking più equi, assicurando che l'esposizione venga allocata in modo giusto in base alla rilevanza.