克服在线排序学习中的先验误设定
机器学习
2023-02-27 v3 人工智能
摘要
近期关于在线排序学习 (LTR) 的文献已确立了先验知识对贝叶斯排序_bandit 算法的效用。然而，现有工作的一个主要局限是要求算法所用先验与真实先验匹配。本文提出并分析了解决此问题的自适应算法，并将这些结果进一步推广至线性与广义线性模型。我们还考虑了在点击反馈之上的标量相关性反馈。此外，我们通过合成与真实世界实验展示了算法的有效性。
引用
@article{arxiv.2301.10651,
title = {Overcoming Prior Misspecification in Online Learning to Rank},
author = {Javad Azizi and Ofer Meshi and Masrour Zoghi and Maryam Karimzadehgan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.10651},
year = {2023}
}