Recommendation Ranking Off-Policy Evaluation under Ranking-Dependent Examination via Examination-Relevance Decomposition
排序依赖曝光下的推荐排序离线策略评估：曝光-相关性分解
🧭 离线评估 · 曝光-相关性分解 ★ 深度解读
Waseda University
将点击分解为曝光与相关性，提出 LE-IIPS 与 ED-DR，修正排序依赖曝光下的 OPE 偏差
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/广告排序评估新策略时，点击日志无法区分“未曝光”和“曝光未点击”，直接使用 IIPS 会在曝光概率依赖整个排序（如邻近商品吸引注意力）时产生偏差；可显式建模 e_k(x,a) 和 r(x,a(k))，在权重中乘上 \bar{e}_k^π / e_k 修正。
- ED-DR 的双重稳健性适合工程落地：只要曝光概率估计正确，即使相关性模型不准确，评估仍无偏；可在相关性模型不确定时优先保证曝光模型的准确性，降低风险。
- 样本量小时 IIPS 方差更低，大样本时 ED-DR MSE 更低，存在临界 n*；线上评估前可按历史样本量选择估计器，不必一味用 DR。
- 用 regression EM + intervention harvesting 初始化估计曝光概率，relevance 模型只依赖 item 不依赖位置，可跨位置池化数据，缓解稀疏 item-position 对。