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通过域适应评估广告排序模型的反事实方法

信息检索 2024-12-13 v1 人工智能

作者: Mohamed A. Radwan , Himaghna Bhattacharjee , Quinn Lanners , Jiasheng Zhang , Serkan Karakulak , Houssam Nassif , Murat Ali Bayir

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摘要

我们提出了一种与离线 A/B 测试系统协同工作的域适应奖励模型，用于评估排序模型。该方法有效衡量了在大规模广告推荐系统中，对排序模型变更的奖励，其中像 IPS 这样的无模型方法不可行。我们的实验表明，所提出的技术方法在两种基准 IPS 方法以及使用非广义奖励模型的方法中均表现优异。

关键词

域适应反事实评估广告排序离线 A/B 测试奖励模型

引用

@article{arxiv.2409.19824,
  title  = {Counterfactual Evaluation of Ads Ranking Models through Domain Adaptation},
  author = {Mohamed A. Radwan and Himaghna Bhattacharjee and Quinn Lanners and Jiasheng Zhang and Serkan Karakulak and Houssam Nassif and Murat Ali Bayir},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2409.19824},
  year   = {2024}
}

备注

Accepted at the CONSEQUENCES'24 workshop, co-located with ACM RecSys'24