通过解决位置偏差来降低流行度影响
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2024-12-13 v1 机器学习
摘要
位置偏差（position bias）是推荐系统中持续面临的挑战，现有研究多聚焦于优化排序相关性并驱动用户参与度。然而，在实际应用中，位置偏差的缓解并不总能在短期内显现出排序相关性的可检测性提升。本文提供了一种替代且实用的方法，阐述位置偏差缓解方法可实现的效果。我们展示，位置去偏（position debiasing）可以更均匀地分布商品可见性和互动，有效减少由位置偏差通过反馈环路所诱导的商品流行度偏斜。我们对位置偏差如何影响商品流行度提供了解释，包括商品流行度直方图的示意模型以及位置偏差对其偏斜性的影响。通过在大型电商平台上的离线和在线实验，我们表明位置去偏显著改善了商品组合的利用率，且在用户参与度和财务指标上没有任何退化。这使得排序更公平，帮助吸引更多合作伙伴或内容提供商，长期来看惠及用户和企业。
引用
@article{arxiv.2412.08780,
title = {Reducing Popularity Influence by Addressing Position Bias},
author = {Andrii Dzhoha and Alexey Kurennoy and Vladimir Vlasov and Marjan Celikik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.08780},
year = {2024}
}