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2025_NIPS_Unified Off-Policy Learning to Rank: a Reinforcement Learning Perspective
文章总结与翻译
一、主要内容
该研究聚焦于无偏排序学习(Off-policy Learning to Rank, LTR)问题,核心目标是利用部署日志策略收集的数据优化排序模型,同时解决传统方法依赖特定点击模型假设、泛化能力弱的痛点。
核心背景
传统无偏排序学习方法(如基于逆倾向得分的IP…
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