이 연구는 기존 카운터팩추얼 검색 순위화 모델의 강건성을 조사하기 위해 확장된 시뮬레이션 실험을 수행했다. 주요 결과는 다음과 같다:
프로덕션 랭커의 성능과 무작위성: 기존 카운터팩추얼 모델은 성능이 높거나 무작위성이 있는 프로덕션 랭커에 대해 기본 클릭 기반 모델보다 우수하지 않은 것으로 나타났다. 이는 새로운 카운터팩추얼 순위화 알고리즘 개발의 필요성을 시사한다.
사용자 시뮬레이션 모델: 기존 연구에서 주로 사용된 PBM 모델 외에 DCM, CBCM 등 다양한 사용자 행동 모델을 고려했을 때, 카운터팩추얼 모델의 성능이 달라지는 것으로 나타났다. 이는 실제 환경에서의 사용자 행동 패턴을 잘 반영하는 것이 중요함을 보여준다.
DLA 모델과 IPS-DCM: 다양한 시뮬레이션 환경에서 DLA 모델과 IPS-DCM이 다른 모델보다 강건한 성능을 보였다. 이는 이들 모델이 실제 환경에 더 적합할 수 있음을 시사한다.
전반적으로 이 연구는 기존 카운터팩추얼 순위화 모델의 한계를 밝히고, 새로운 모델 개발의 필요성을 제기했다. 또한 다양한 프로덕션 랭커와 사용자 행동 모델을 고려한 실험 환경을 제공하여 향후 연구에 기여할 것으로 기대된다.
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by Zechun Niu,J... : arxiv.org 04-08-2024
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