Recent Advances in the Foundations and Applications of Unbiased Learning to Rank

要約

タイトル： 『公正なランキングの基盤と適用に関する最近の進展』

要約：

– ULTR（unbiased learning to rank）は、その創設以来非常に活発であり、最近数多くの影響を与える進歩が見られている。
– このチュートリアルでは、ULTRの基本的な概念の紹介と、その方法のいくつかの適用事例を含め、基盤の最近の進展の概要を提供する。
– チュートリアルは、4つのパートに分かれている。まず、ULTR方法で解決できるさまざまな形態のバイアスについて概観を与える。次に、ULTR分野における最新の推定技術について包括的に説明する。第3に、ULTRの実世界での適用の発表結果を調査する。第4に、ULTRとランキングの公正性の関連について議論する。最後に、ULTR研究とその適用の将来について簡単に考察する。
– このチュートリアルは、新しいULTRソリューションの開発または実世界のアプリケーションでの利用に興味を持つ研究者および業界の実践者の両方に利益をもたらすことを意図している。

要約(オリジナル)

Since its inception, the field of unbiased learning to rank (ULTR) has remained very active and has seen several impactful advancements in recent years. This tutorial provides both an introduction to the core concepts of the field and an overview of recent advancements in its foundations along with several applications of its methods. The tutorial is divided into four parts: Firstly, we give an overview of the different forms of bias that can be addressed with ULTR methods. Secondly, we present a comprehensive discussion of the latest estimation techniques in the ULTR field. Thirdly, we survey published results of ULTR in real-world applications. Fourthly, we discuss the connection between ULTR and fairness in ranking. We end by briefly reflecting on the future of ULTR research and its applications. This tutorial is intended to benefit both researchers and industry practitioners who are interested in developing new ULTR solutions or utilizing them in real-world applications.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI