Abstract
추천 시스템에서 학습 또는 평가를 위한 데이터는 대부분 selection bias 에 취약하다.
이러한 bias 는 RS 의 action 이나 유저들의 self-selection 을 통해 생성된다.
selection bias 를 처리하기 위해 a principled approach 제안 by adapting models and estimation techniques from causal inference
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추천 시스템에서 학습 또는 평가를 위한 데이터는 대부분 selection bias 에 취약하다.
이러한 bias 는 RS 의 action 이나 유저들의 self-selection 을 통해 생성된다.
selection bias 를 처리하기 위해 a principled approach 제안 by adapting models and estimation techniques from causal inference
Recommendations as treatments - debiasing learning and evaluation Doubly robust joint learning for recommendation on data missing not at rando...
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