論文の概要: Multi-Channel Sequential Behavior Networks for User Modeling in Online Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15728v1
• Date: Sun, 27 Dec 2020 06:13:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 00:13:08.830060
• Title: Multi-Channel Sequential Behavior Networks for User Modeling in Online Advertising
• Title（参考訳）: オンライン広告におけるユーザモデリングのためのマルチチャネルシーケンシャル行動ネットワーク
• Authors: Iyad Batal and Akshay Soni
• Abstract要約: 本稿では,ユーザと広告を意味空間に埋め込むための深層学習手法であるマルチチャネルシーケンシャル行動ネットワーク(mc-sbn)を提案する。 提案するユーザエンコーダアーキテクチャでは,過去の検索クエリや訪問ページ,クリックした広告など,複数の入力チャネルからのユーザアクティビティをユーザベクトルにまとめる。 その結果,MC-SBNは関連広告のランク付けを改善し,クリック予測とコンバージョン予測の両方の性能を向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.964012641964141
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiple content providers rely on native advertisement for revenue by placing ads within the organic content of their pages. We refer to this setting as ``queryless'' to differentiate from search advertisement where a user submits a search query and gets back related ads. Understanding user intent is critical because relevant ads improve user experience and increase the likelihood of delivering clicks that have value to our advertisers. This paper presents Multi-Channel Sequential Behavior Network (MC-SBN), a deep learning approach for embedding users and ads in a semantic space in which relevance can be evaluated. Our proposed user encoder architecture summarizes user activities from multiple input channels--such as previous search queries, visited pages, or clicked ads--into a user vector. It uses multiple RNNs to encode sequences of event sessions from the different channels and then applies an attention mechanism to create the user representation. A key property of our approach is that user vectors can be maintained and updated incrementally, which makes it feasible to be deployed for large-scale serving. We conduct extensive experiments on real-world datasets. The results demonstrate that MC-SBN can improve the ranking of relevant ads and boost the performance of both click prediction and conversion prediction in the queryless native advertising setting.
• Abstract（参考訳）: 複数のコンテンツプロバイダは、ページのオーガニックコンテンツに広告を配置することで、収益のためにネイティブ広告に頼っている。 この設定を `queryless' と呼び、ユーザーが検索クエリを提出して関連する広告を取得する検索広告と区別する。 関連する広告はユーザー体験を改善し、広告主に価値あるクリックを届ける可能性を高めるので、ユーザーの意図を理解することは重要です。 本稿では,ユーザと広告を関連性を評価可能な意味空間に埋め込むための深層学習手法であるマルチチャネルシーケンシャル行動ネットワーク(mc-sbn)を提案する。 提案するユーザエンコーダアーキテクチャでは,過去の検索クエリや訪問ページ,クリックした広告など,複数の入力チャネルからのユーザアクティビティをユーザベクトルにまとめる。 複数のRNNを使用して、異なるチャネルからイベントセッションのシーケンスをエンコードし、ユーザ表現を作成するためにアテンションメカニズムを適用する。 当社のアプローチの重要な特性は,ユーザベクトルのメンテナンスと更新が段階的に可能であることです。 実世界のデータセットに関する広範な実験を行う。 その結果,mc-sbnは関連する広告のランク付けを改善し,クエリレスネイティブ広告におけるクリック予測とコンバージョン予測の両方のパフォーマンスを向上させることができた。

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