論文の概要: Multi-Interactive Attention Network for Fine-grained Feature Learning in CTR Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06968v2
• Date: Sun, 7 Mar 2021 13:29:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-09 19:42:47.934522
• Title: Multi-Interactive Attention Network for Fine-grained Feature Learning in CTR Prediction
• Title（参考訳）: CTR予測における細粒度特徴学習のためのマルチインタラクティブ注意ネットワーク
• Authors: Kai Zhang, Hao Qian, Qing Cui, Qi Liu, Longfei Li, Jun Zhou, Jianhui Ma, Enhong Chen
• Abstract要約: クリックスルー率(ctr)予測シナリオでは、ユーザのシーケンシャルな動作を利用してユーザの関心を捉える。 既存の手法は主にユーザの行動に注意を払っているが、CTR予測には必ずしも適していない。 マルチインタラクティブ・アテンション・ネットワーク (MIAN) を提案し, 各種微細な特徴間の潜在関係を総合的に抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.267995749975476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the Click-Through Rate (CTR) prediction scenario, user's sequential behaviors are well utilized to capture the user interest in the recent literature. However, despite being extensively studied, these sequential methods still suffer from three limitations. First, existing methods mostly utilize attention on the behavior of users, which is not always suitable for CTR prediction, because users often click on new products that are irrelevant to any historical behaviors. Second, in the real scenario, there exist numerous users that have operations a long time ago, but turn relatively inactive in recent times. Thus, it is hard to precisely capture user's current preferences through early behaviors. Third, multiple representations of user's historical behaviors in different feature subspaces are largely ignored. To remedy these issues, we propose a Multi-Interactive Attention Network (MIAN) to comprehensively extract the latent relationship among all kinds of fine-grained features (e.g., gender, age and occupation in user-profile). Specifically, MIAN contains a Multi-Interactive Layer (MIL) that integrates three local interaction modules to capture multiple representations of user preference through sequential behaviors and simultaneously utilize the fine-grained user-specific as well as context information. In addition, we design a Global Interaction Module (GIM) to learn the high-order interactions and balance the different impacts of multiple features. Finally, Offline experiment results from three datasets, together with an Online A/B test in a large-scale recommendation system, demonstrate the effectiveness of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: クリックスルー率(ctr)予測シナリオでは、ユーザのシーケンシャルな動作を利用して、最近の文献に対するユーザの興味を捉えている。 しかし、広く研究されているにもかかわらず、これらのシーケンシャルな方法には3つの制限がある。 まず,CTRの予測に必ずしも適さないユーザの行動に注意を払っている。なぜなら,ユーザーは過去の行動とは無関係な新製品をクリックすることが多いからだ。 第二に、現実のシナリオでは、昔から多くのユーザが存在しますが、近年では比較的アクティブではありません。 したがって、初期の動作でユーザの現在の好みを正確に把握することは困難である。 第3に、異なる特徴部分空間におけるユーザの歴史的行動の複数の表現は無視される。 これらの問題を解消するために,様々なきめ細かい特徴(例えば,性別,年齢,職業など)の潜伏関係を包括的に抽出するMulti-Interactive Attention Network (MIAN)を提案する。 具体的には、MIL(Multi-Interactive Layer)を3つのローカルなインタラクションモジュールに統合し、シーケンシャルな振る舞いを通じてユーザ好みの複数の表現をキャプチャし、きめ細かいユーザ固有の情報とコンテキスト情報を同時に利用する。 さらに、高次相互作用を学習し、複数の特徴の異なる影響のバランスをとるために、Global Interaction Module (GIM) を設計する。 最後に、Offline実験は、大規模レコメンデーションシステムにおけるオンラインA/Bテストとともに、3つのデータセットから行われ、提案手法の有効性を実証した。

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