2021wsdm-unifying-LTR

【文件属性】：
文件名称：2021wsdm-unifying-LTR
文件大小：174KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-22 10:37:03
Python 统一在线和反事实学习的排名 该存储库包含在WSDM 2021（）上发布的“统一在线和反事实学习排名”中用于实验的代码。 引文 如果您使用此代码为科学出版物提供结果，或者共享副本或分叉，请参阅我们的WSDM 2021论文： @inproceedings{oosterhuis2021onlinecounterltr, Author = {Oosterhuis, Harrie and de Rijke, Maarten}, Booktitle = {Proceedings of the 14th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM'21)}, Organization = {ACM}, Title = {Unifying Online and Counterfactual Learn

【文件预览】：
2021wsdm-unifying-LTR-master
----.gitignore(456B)
----example_datasets_info.txt(857B)
----policyaware_posbias_run.py(11KB)
----output()
--------Webscope_C14_Set1()
----biased_PDGD_run.py(5KB)
----counterfactual_PDGD.py(6KB)
----supervised_run.py(4KB)
----LICENSE(1KB)
----interventionaware_run.py(11KB)
----utils()
--------PDGD.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------clicks.py(8KB)
--------ranking.py(3KB)
--------optimization.py(5KB)
--------nnmodel.py(465B)
--------estimators.py(7KB)
--------misc.py(834B)
--------click_generation.py(8KB)
--------dataset.py(14KB)
--------COLTR.py(3KB)
--------evaluation.py(3KB)
--------plackettluce.py(12KB)
----README.md(3KB)
----COLTR_run.py(5KB)
----pretrained_run.py(5KB)
----affine_run.py(9KB)
----PDGD_run.py(5KB)
----interventionoblivious_run.py(11KB)