Key points are not available for this paper at this time.
يعتمد التعلم المضاد للتصنيف (CLTR) على تسجيل الميل العكسي المعتمد على التعرض (IPS)، وهو تعديل خاص بـ LTR لـ IPS لتصحيح تحيز الموضع. بينما يمكن أن يوفر IPS تقديرات غير منحازة ومتسقة، غالبًا ما يعاني من تباين عالٍ. خاصة عندما تتوفر بيانات نقر قليلة، يمكن أن يتسبب هذا التباين في جعل CLTR يتعلم سلوك تصنيف دون الأمثل. وبالتالي، فإن طرق CLTR الحالية تحمل مخاطر كبيرة معها، حيث أن نشر نماذجها بشكل ساذج يمكن أن يؤدي إلى تجارب مستخدم سلبية للغاية.
دراسة غوبتا وآخرون (يوم الثلاثاء) هذا السؤال.