論文の概要: Virtual ID Discovery from E-commerce Media at Alibaba: Exploiting Richness of User Click Behavior for Visual Search Relevance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04667v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 06:31:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 15:03:13.674940
• Title: Virtual ID Discovery from E-commerce Media at Alibaba: Exploiting Richness of User Click Behavior for Visual Search Relevance
• Title（参考訳）: alibabaのeコマースメディアによるバーチャルid発見: ビジュアル検索にユーザークリック行動の豊かさを活用
• Authors: Yanhao Zhang, Pan Pan, Yun Zheng, Kang Zhao, Jianmin Wu, Yinghui Xu, Rong Jin
• Abstract要約: 我々は,Alibabaにおける視覚的検索関連性を改善するために,ユーザクリック行動から仮想IDを発見することを提案する。 完全にクリックデータ駆動のアプローチとして、人間のアノテーションを使わずにディープネットワークをトレーニングするための様々な種類のクリックデータを収集します。 当社のネットワークは、よりリッチな監視をエンコードし、カテゴリや機能の観点から実写画像を識別する上で、より効果的です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.98749837102654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual search plays an essential role for E-commerce. To meet the search demands of users and promote shopping experience at Alibaba, visual search relevance of real-shot images is becoming the bottleneck. Traditional visual search paradigm is usually based upon supervised learning with labeled data. However, large-scale categorical labels are required with expensive human annotations, which limits its applicability and also usually fails in distinguishing the real-shot images. In this paper, we propose to discover Virtual ID from user click behavior to improve visual search relevance at Alibaba. As a totally click-data driven approach, we collect various types of click data for training deep networks without any human annotations at all. In particular, Virtual ID are learned as classification supervision with co-click embedding, which explores image relationship from user co-click behaviors to guide category prediction and feature learning. Concretely, we deploy Virtual ID Category Network by integrating first-clicks and switch-clicks as regularizer. Incorporating triplets and list constraints, Virtual ID Feature Network is trained in a joint classification and ranking manner. Benefiting from exploration of user click data, our networks are more effective to encode richer supervision and better distinguish real-shot images in terms of category and feature. To validate our method for visual search relevance, we conduct an extensive set of offline and online experiments on the collected real-shot images. We consistently achieve better experimental results across all components, compared with alternative and state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ビジュアル検索は、Eコマースに不可欠な役割を担います。 Alibabaにおけるユーザーの検索要求を満たし、ショッピング体験を促進するために、リアルショット画像のビジュアル検索関連性がボトルネックとなっている。 従来のビジュアル検索パラダイムは通常、ラベル付きデータによる教師付き学習に基づいている。 しかし、大規模な分類ラベルは高価な人間のアノテーションを必要とするため、適用性が制限され、通常は実写画像の識別に失敗する。 本稿では,ユーザクリック行動から仮想IDを発見し,Alibabaの視覚検索関連性を改善することを提案する。 完全にクリックデータ駆動のアプローチとして、人間のアノテーションなしでディープネットワークをトレーニングするための様々な種類のクリックデータを収集します。 特に、仮想IDは、コクリック埋め込みによる分類監督として学習され、ユーザーコクリック行動からカテゴリ予測と機能学習を導くためのイメージ関係を探索します。 具体的には,ファーストクリックとスイッチクリックをレギュラライザとして統合することにより,仮想idカテゴリネットワークを展開する。 トリプレットとリスト制約を組み込んだ仮想id特徴ネットワークは、分類とランキングの併用方法で訓練される。 ユーザのクリックデータを調べることで、ネットワークはよりリッチな監視をエンコードし、カテゴリや機能の観点から実際の画像をよりよく識別する。 本手法の有効性を検証するために,収集した実写画像に対して,オフラインおよびオンライン実験を広範囲に実施する。 代替手法や最先端手法と比較して、すべてのコンポーネントで実験結果が一貫して得られます。

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