論文の概要: Graph Intention Network for Click-through Rate Prediction in Sponsored Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16164v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 08:44:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:45:17.310863
• Title: Graph Intention Network for Click-through Rate Prediction in Sponsored Search
• Title（参考訳）: スポンサー検索におけるクリックスルーレート予測のためのグラフ意図ネットワーク
• Authors: Feng Li, Zhenrui Chen, Pengjie Wang, Yi Ren, Di Zhang, Xiaoyu Zhu
• Abstract要約: クリックスルー率(CTR)の推定は、スポンサード検索におけるユーザーエクスペリエンスと収益の向上に不可欠です。 現在の作業の大部分は、ユーザのリアルタイム行動に基づいて意図を掘り下げることです。 本稿では,ユーザ意図をマイニングするために,共起商品グラフに基づく新しいアプローチグラフインテンションネットワーク(gin)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8836754883280555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating click-through rate (CTR) accurately has an essential impact on improving user experience and revenue in sponsored search. For CTR prediction model, it is necessary to make out user real-time search intention. Most of the current work is to mine their intentions based on user real-time behaviors. However, it is difficult to capture the intention when user behaviors are sparse, causing the behavior sparsity problem. Moreover, it is difficult for user to jump out of their specific historical behaviors for possible interest exploration, namely weak generalization problem. We propose a new approach Graph Intention Network (GIN) based on co-occurrence commodity graph to mine user intention. By adopting multi-layered graph diffusion, GIN enriches user behaviors to solve the behavior sparsity problem. By introducing co-occurrence relationship of commodities to explore the potential preferences, the weak generalization problem is also alleviated. To the best of our knowledge, the GIN method is the first to introduce graph learning for user intention mining in CTR prediction and propose end-to-end joint training of graph learning and CTR prediction tasks in sponsored search. At present, GIN has achieved excellent offline results on the real-world data of the e-commerce platform outperforming existing deep learning models, and has been running stable tests online and achieved significant CTR improvements.
• Abstract（参考訳）: クリックスルー率(CTR)を正確に推定することは、ユーザエクスペリエンスの向上とスポンサード検索の収益に重要な影響を与える。 CTR予測モデルでは,ユーザのリアルタイム検索意図を明らかにする必要がある。 現在の作業の大部分は、ユーザのリアルタイム行動に基づいて意図を掘り下げることです。 しかし,ユーザの行動が疎い場合の意図を捉えることは困難であり,行動空間の問題を引き起こす。 さらに、利用者が興味をそそる探索、すなわち弱い一般化問題のために、特定の歴史的行動から飛び出すことは困難である。 本稿では,ユーザ意図をマイニングするために,共起商品グラフに基づく新しいアプローチグラフインテンションネットワーク(gin)を提案する。 多層グラフ拡散を採用することで、GINはユーザの振る舞いを豊かにし、振る舞いの空間性問題を解決する。 商品の共起関係を導入して潜在的な嗜好を探索することにより、弱一般化問題も緩和される。 我々の知る限り、GIN法は、初めてCTR予測におけるユーザ意図マイニングのためのグラフ学習を導入し、スポンサー付き検索におけるグラフ学習とCTR予測タスクのエンドツーエンド共同トレーニングを提案する。 現在ginは、既存のディープラーニングモデルを上回るeコマースプラットフォームの実世界のデータで優れたオフライン結果を達成しており、オンラインで安定したテストを実行し、ctrを大幅に改善している。

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