如果不去除position bias,那么用户对一个item的ctr是由user engagement(用户偏好)和position bias共同造成的。如果能够将user engagement和position bias独立开来,将有助于提升模型的推荐质量。本文提出的做法类似wide&deep,即添加一个浅层网络(shallow tower),输入position feature, device info(原因是在不同的设备上会...
2.shallow tower中除了输入position特征之外,还输入了其他相关特征,比如设备信息,因为不同设备尺寸不一样,position分布不一样; 3.作者指出,样本越少position bias问题越严重;反过来,样本越多该问题越轻; shallow tower的详细做法:在主模型之外,另外添加一个浅层网络或线性网络,输入位置特征,设备特征,以及其他能够带来...
3.YouTube shallow tower YouTube在《Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System》这篇论文中采用了一个shallow tower来建模position bias YouTube和PAL一样,都使用了一个单独的tower来建模position对ctr的影响,不同点在于PVL是以乘积的方式和主tower结合,而YouTube则是以加和的方式和主to...
最简单的干预数据的方法,就是在推荐时展示完全随机化的结果,使得用户点击行为排除结果相关性的影响,仅仅与position有关,以此获取需要的训练数据。 原理也可以理解为随机呈现推荐结果,获得的数据即为position bias的预测结果,计算出position bias,作为修正项参与Training和Serving。 缺点:实际工作场景往往是对已有推荐算法的...
III. PAL: 用单独的模型来学习position bias 这篇论文对于位置信息的假设如下: 首先,用户会点击某个商品 的概率,取决于两个互相独立的概率: :用户在列表中看到(注意到)这个商品的概率 :用户看到该商品后,会点击的概率。 其次,论文假设用户看到该商品的概率,只与商品位置有关,与商品本身无关,即 ...
static final Position.Bias Forward モデル内の次の文字に対するバイアスを示します。 メソッドのサマリー すべてのメソッドインスタンス・メソッド具象メソッド 修飾子と型 メソッド 説明 String toString() 文字列表現 クラス java.lang.Objectで宣言されたメソッド clone, equals, finalize, ge...
クラスPosition.Bias java.lang.Object javax.swing.text.Position.Bias 含まれているインタフェース: 位置 public static final class Position.Bias extends Object モデル内の位置に対するバイアスを示す型保証された列挙です。 位置は2文字間の位置を示します。 バイアスを使うと、単純なオフセッ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/83571732 《PAL: A Position-bias Aware Learning Framework for CTR Prediction in Live Recommender Systems》 待整理
1、Relative Position Bias[相对位置编码] 在transformer系列模型结构中,有关位置编码出现了一些变体,transformer以及ViT中使用原生的sine-cosine周期绝对位置编码(periodic absolute position encoding);而在最近的transformer变体工作中,e.g. SwinTransformer,BEIT等模型都使用相对位置编码(relative position encoding)。
A machine-learning program is trained to obtain a second model using a training set comprising values for features that include the calculated position bias. The method includes detecting a second set of items to be ranked for presentation to a first user, and calculates, using the second model...