論文の概要: One Model to Serve All: Star Topology Adaptive Recommender for Multi-Domain CTR Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11427v1
• Date: Wed, 27 Jan 2021 14:17:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-13 22:43:53.244659
• Title: One Model to Serve All: Star Topology Adaptive Recommender for Multi-Domain CTR Prediction
• Title（参考訳）: オールサーブモデル:マルチドメインCTR予測のためのスタートポロジ適応レコメンダ
• Authors: Xiang-Rong Sheng, Liqin Zhao, Guorui Zhou, Xinyao Ding, Binding Dai, Qiang Luo, Siran Yang, Jingshan Lv, Chi Zhang, Xiaoqiang Zhu
• Abstract要約: 大規模な商用プラットフォームでは、複数のビジネスドメインに対してクリックスルー率(CTR)の予測を行う必要がある場合が多い。 スタートポロジアダプティブレコメンダー(STAR)では、1つのモデルがすべてのドメインに効果的に役立つように学習されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.804468772356866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional industrial recommenders are usually trained on a single business domain and then serve for this domain. In large commercial platforms, however, it is often the case that the recommenders need to make click-through rate (CTR) predictions for multiple business domains. Different domains have overlapping user groups and items, thus exist commonalities. Since the specific user group may be different and the user behaviors may change within a specific domain, different domains also have distinctions. The distinctions result in different domain-specific data distributions, which makes it hard for a single shared model to work well on all domains. To address the problem, we present Star Topology Adaptive Recommender (STAR), where one model is learned to serve all domains effectively. Concretely, STAR has the star topology, which consists of the shared centered parameters and domain-specific parameters. The shared parameters are used to learn commonalities of all domains and the domain-specific parameters capture domain distinction for more refined prediction. Given requests from different domains, STAR can adapt its parameters conditioned on the domain. The experimental result from production data validates the superiority of the proposed STAR model. Up to now, STAR has been deployed in the display advertising system of Alibaba, obtaining averaging 8.0% improvement on CTR and 6.0% on RPM (Revenue Per Mille).
• Abstract（参考訳）: 伝統的な産業レコメンダは通常、単一のビジネスドメインでトレーニングされ、そのドメインで機能する。 しかし、大規模な商用プラットフォームでは、複数のビジネスドメインに対してクリックスルー率(CTR)の予測を行う必要がある場合が多い。 異なるドメインには重複するユーザグループとアイテムがあり、そのため共通点が存在する。 特定のユーザグループが異なる可能性があり、ユーザ動作が特定のドメイン内で変化する可能性があるため、異なるドメインも区別できる。 この区別は、異なるドメイン固有のデータ分散をもたらすため、単一の共有モデルがすべてのドメインでうまく機能することが難しくなる。 そこで、スタートポロジー・アダプティブ・レコメンダー(Star Topology Adaptive Recommender、スター・トポロジー・アダプティブ・レコメンダー)は、1つのモデルがすべてのドメインに効果的に役立つように学習される。 具体的には、STARは、共有中心のパラメータとドメイン固有のパラメータからなるスタートポロジーを持っています。 共有パラメータは、すべてのドメインの共通性を学習するために使用され、ドメイン固有のパラメータは、より洗練された予測のためにドメインの区別をキャプチャする。 異なるドメインからの要求に応じて、STARはドメインで条件付きパラメータを適応させることができます。 生産データから得られた実験結果は,提案したSTARモデルの優越性を検証した。 これまで、STARはAlibabaのディスプレイ広告システムに展開されており、CTRの8.0%、RPMの6.0%の平均改善(Revenue Per Mille)を得ています。

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