[发明专利]一种面向收益提升的无偏学习排序方法有效
| 申请号： | 202011491942.6 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112612951B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 张伟楠;戴心仪;侯嘉伟;西云佳;俞勇 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向收益提升的无偏学习排序方法，基于有偏的用户点击日志数据，直接优化一个无偏的效益指标。首先学习了一个位置敏感的点击率预估模型，建模不同特征的查询‑文档对在不同位置下的点击率，得到的用户效益的无偏估计，基于lambdaloss的学习框架提出了一个基于lambdaloss的目标函数来直接优化用户效益的无偏估计，通过学习一个打分函数可以将测试阶段的复杂度降低到O(N)。理论分析证明该目标函数可以优化目标效益的一个有效上界。本发明在三个公开数据集上都证明了该方法的有效性，可以被用于列表推荐，网页搜索，广告系统等场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 收益 提升 学习 排序 方法 | ||
【主权项】：
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