Zobrazeno 1 - 10
of 1 144
pro vyhledávání: '"counterfactual evaluation"'
Autor:
Radwan, Mohamed A., Bhattacharjee, Himaghna, Lanners, Quinn, Zhang, Jiasheng, Karakulak, Serkan, Nassif, Houssam, Bayir, Murat Ali
We propose a domain-adapted reward model that works alongside an Offline A/B testing system for evaluating ranking models. This approach effectively measures reward for ranking model changes in large-scale Ads recommender systems, where model-free me
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.19824
Peer review assignment algorithms aim to match research papers to suitable expert reviewers, working to maximize the quality of the resulting reviews. A key challenge in designing effective assignment policies is evaluating how changes to the assignm
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.17339
Autor:
Betul Bayrak, Kerstin Bach
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 137683-137695 (2024)
In eXplainable Artificial Intelligence (XAI), instance-based explanations have gained importance as a method for illuminating complex models by highlighting differences or similarities between the samples and their explanations. The evaluation of the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7d699a0cb27b40a5a1f8b7df9e29c455
Methods for offline A/B testing and counterfactual learning are seeing rapid adoption in search and recommender systems, since they allow efficient reuse of existing log data. However, there are fundamental limits to using existing log data alone, si
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2202.01721
Publikováno v:
In Journal of Cleaner Production 1 August 2023 412
Autor:
Ge, Yingqiang, Liu, Shuchang, Li, Zelong, Xu, Shuyuan, Geng, Shijie, Li, Yunqi, Tan, Juntao, Sun, Fei, Zhang, Yongfeng
While recent years have witnessed the emergence of various explainable methods in machine learning, to what degree the explanations really represent the reasoning process behind the model prediction -- namely, the faithfulness of explanation -- is st
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.01962
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Users of music streaming, video streaming, news recommendation, and e-commerce services often engage with content in a sequential manner. Providing and evaluating good sequences of recommendations is therefore a central problem for these services. Pr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.12986
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.