<h1>Kausales Informationsfluss-Framework verbessert unvoreingenommene Ranking-Modelle</h1> <p>In modernen Web‑Such- und Empfehlungssystemen werden Nutzerklicks häufig zur Schulung von Ranking‑Modellen herangezogen. Diese Klickdaten sind jedoch stark verzerrt: Nutzer klicken bevorzugt höher platzierte Ergebnisse (Positionsbias), wählen nur aus dem angezeigten Spektrum (Auswahlbias) und vertrauen den Top‑Ergebnissen mehr (Vertrauensbias). Ohne eine explizite Modellierung dieser Verzerrungen lässt sich die wah