SIGIR最佳论文解读出炉,可
作者 陈大鑫 编辑 青暮 凡是少的,就连他剩下的也要夺过来。凡是多的,还要让他他多多益善。任何个体、群体或地区,在某一个方面(如金钱、名誉、地位等)获得成功和进步,就会产生一种积累优势 ,就会有更多的机会取得更大的成功和进步。这就是“马太效应”,反映当今社会中存在的一个普遍现象,即赢家通吃。在一些推荐排名应用中马太效应同样存在,比如大家经常浏览的微博、知乎热搜。同一类话题排名越靠前被点击的概率也就越大,这样,在一段时间内,越是靠前的话题就越会被人点击,然后它越会靠前,然后它就越会...... 当然,也许热搜机制存在的意义就在于此,或许不必缓解马太效应。但是在其它很多排名环境中,不只涉及用户,还有项目提供方。在网上搜索中,很大一部分人只会看搜索出来的第一个页面,至于第二个页面,很多人都不会去看,甚至有时一度忘记竟然还有第二个页面。如果这时用户是在某APP搜索想要购买的商品,那么对于商家而言马太效应带来的偏差和不公平对收益的影响可是很大的。 那么类似这种排名环境中的马太效应可以得到很好的缓解吗?7月29日晚,第43届国际信息检索研究与发展(SIGIR)年会最佳论文奖正式公布,由柏林工业大学和康奈尔大学的研究者摘得该奖项,该研究对动态学习排名的不公平和偏差做了一些控制,尤其是想要解决马太效应中的“富者越富”这一问题。论文:《ControllingFairnessandBiasinDynamicLearning-to-Rank》论文 |
转载请注明地址:http://www.yingxianglia.com/yxlsj/5883.html
- 上一篇文章: 报纸纽约时报727PD
- 下一篇文章: 还没找到适合自己的PDF阅读器吗,它来了