Ranking Policy Learning via Marketplace Expected Value Estimation From Observational Data
作者: Ehsan Ebrahimzadeh, Nikhil Monga, Hang Gao, Alex Cozzi, Abraham Bagherjeiran
分类: cs.IR, cs.AI, cs.LG, stat.AP, stat.ML
发布日期: 2024-10-06
备注: 9 pages
💡 一句话要点
提出基于观测数据的市场预期价值估计的排序策略学习框架
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 排序策略学习 市场预期价值 观测数据 电商平台 奖励优化
📋 核心要点
- 现有排序策略学习方法难以有效利用观测数据，且未能充分考虑电商市场中用户行为的经济价值。
- 论文提出基于市场预期价值估计的排序策略学习框架，将排序视为一种价值分配机制，优化用户交互的预期奖励。
- 实验结果表明，该方法能够在产品搜索排序任务中，根据上下文价值分布实现排序策略的有效训练和性能提升。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个决策框架，将双边电商市场中搜索或推荐引擎的排序策略学习问题建模为使用观测数据进行预期奖励优化问题。排序策略作为一种价值分配机制，将检索到的商品分配到指定位置，以最大化用户在购物过程中的效用。此分配目标可以根据潜在的概率用户浏览模型定义为在给定排序上下文的情况下，呈现的商品上与用户意图匹配的交互事件的预期数量。通过认识到排序作为一种干预行为，影响用户与商品交互以及交互事件对市场的经济价值，我们将市场的预期奖励定义为所有排序行为的集体价值。该公式的关键要素是上下文价值分布的概念，它不仅表示会话中排序干预的价值归因，还表示市场奖励在用户会话中的分布。我们从观测数据中构建市场预期奖励的经验估计，该估计考虑了会话上下文中经济价值的异质性以及从观测用户活动数据中学习的分布偏移。然后，可以通过标准贝叶斯推断技术优化经验预期奖励估计来训练排序策略。我们报告了在主要电子商务平台上的产品搜索排序任务的经验结果，展示了由基于经验奖励估计训练的排序策略在上下文价值分布的极端选择方面所控制的基本权衡。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决电商平台中搜索或推荐系统的排序策略学习问题。现有方法通常难以有效利用观测数据，并且缺乏对用户行为背后经济价值的建模，导致排序结果与市场整体收益不匹配。此外，用户行为数据存在偏差，直接使用可能导致次优策略。
核心思路：论文的核心思路是将排序策略视为一种价值分配机制，通过最大化市场预期价值来优化排序结果。具体而言，论文将用户与商品的交互视为一种经济行为，并尝试估计不同上下文（例如用户搜索意图、历史行为等）下用户交互的价值。通过学习这种上下文价值分布，排序策略可以更好地分配商品，从而最大化整体市场收益。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：收集用户在电商平台上的观测数据，包括搜索query、点击行为、购买行为等。2) 上下文价值估计：基于观测数据，估计不同上下文下的用户交互价值分布。这可能涉及到复杂的统计建模和机器学习技术。3) 排序策略学习：利用估计的上下文价值分布，训练排序策略。目标是最大化预期市场价值，即在给定上下文下，排序策略所能带来的用户交互价值的期望。4) 策略评估与迭代：通过在线或离线实验评估排序策略的性能，并进行迭代优化。
关键创新：论文的关键创新在于将排序策略学习问题与市场预期价值估计相结合。通过显式地建模用户交互的经济价值，并将其纳入排序策略的优化目标中，论文能够更好地平衡用户体验和平台收益。此外，论文还关注了观测数据中的偏差问题，并提出相应的解决方案。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 上下文价值分布的建模方法：如何有效地估计不同上下文下的用户交互价值是至关重要的。论文可能采用了贝叶斯方法或其他统计建模技术。2) 排序策略的优化目标：论文使用预期市场价值作为优化目标，这需要定义合适的奖励函数，以反映用户交互的经济价值。3) 偏差校正方法：为了解决观测数据中的偏差问题，论文可能采用了逆倾向评分（Inverse Propensity Scoring, IPS）或其他因果推断技术。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在大型电商平台上进行了产品搜索排序任务的实验，结果表明，基于经验奖励估计训练的排序策略能够有效提升排序性能。具体的性能提升幅度取决于上下文价值分布的选择，论文展示了不同选择下的权衡关系，为实际应用提供了指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电商平台的搜索和推荐系统，提升排序结果的相关性和用户满意度，从而增加平台收入。此外，该方法还可以扩展到其他在线服务领域，如广告投放、内容推荐等，通过优化资源分配来最大化平台收益。该研究有助于构建更智能、更高效的在线服务系统。
📄 摘要（原文）
We develop a decision making framework to cast the problem of learning a ranking policy for search or recommendation engines in a two-sided e-commerce marketplace as an expected reward optimization problem using observational data. As a value allocation mechanism, the ranking policy allocates retrieved items to the designated slots so as to maximize the user utility from the slotted items, at any given stage of the shopping journey. The objective of this allocation can in turn be defined with respect to the underlying probabilistic user browsing model as the expected number of interaction events on presented items matching the user intent, given the ranking context. Through recognizing the effect of ranking as an intervention action to inform users' interactions with slotted items and the corresponding economic value of the interaction events for the marketplace, we formulate the expected reward of the marketplace as the collective value from all presented ranking actions. The key element in this formulation is a notion of context value distribution, which signifies not only the attribution of value to ranking interventions within a session but also the distribution of marketplace reward across user sessions. We build empirical estimates for the expected reward of the marketplace from observational data that account for the heterogeneity of economic value across session contexts as well as the distribution shifts in learning from observational user activity data. The ranking policy can then be trained by optimizing the empirical expected reward estimates via standard Bayesian inference techniques. We report empirical results for a product search ranking task in a major e-commerce platform demonstrating the fundamental trade-offs governed by ranking polices trained on empirical reward estimates with respect to extreme choices of the context value distribution.