推薦系統（12）—— 消除偏差
1、推薦系統偏差概述 1. Selection Bias 選擇偏差主要來自用戶的顯式反饋，如對物品的評分。由於用戶傾向於對自己感興趣的物品打分，很少對自己很少對自己不感興趣的物品打分，造成了數據非隨機缺失(Missing Not At Random, MNAR)問題，觀察到的評分並不是所有 ...
原文：如何消除推薦系統中的選擇偏差
這個選擇偏差 selection bias 主要是以信息流推薦為例來說的。在這里說的是由於展示位置等因素，雖然這個內容用戶不一定很喜歡，但是還是點擊了。去除選擇偏差，就是考慮用戶的點擊互動行為多大程度是受展示位置的影響。一般來說信息流場景下，第一條的點擊率，互動率是要高於之后的位置。統計發現，前三 四條有明顯的遞減關系，但是中間一段基本差別不大。但是一刷的最后一兩條，又會比倒數第三條高。 簡而言 ...
2020-04-15 17:02 0 1531 推薦指數：
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