論文の概要: Personalized Bundle Recommendation in Online Games
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05307v1
- Date: Mon, 12 Apr 2021 09:28:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-13 13:50:10.251616
- Title: Personalized Bundle Recommendation in Online Games
- Title（参考訳）: オンラインゲームにおける個人化バンドル勧告
- Authors: Qilin Deng, Kai Wang, Minghao Zhao, Zhene Zou, Runze Wu, Jianrong Tao,
Changjie Fan, Liang Chen
- Abstract要約: 本稿では,バンドルレコメンデーション(bundle recommendation)という,実用的かつあまり検討されていないレコメンデーション問題について述べる。
歴史的相互作用から構築した3部グラフ上のリンク予測問題として定式化する。
3つの公開データセットと1つの産業ゲームデータセットの実験により,提案手法の有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.16330519588066
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In business domains, \textit{bundling} is one of the most important marketing
strategies to conduct product promotions, which is commonly used in online
e-commerce and offline retailers. Existing recommender systems mostly focus on
recommending individual items that users may be interested in. In this paper,
we target at a practical but less explored recommendation problem named bundle
recommendation, which aims to offer a combination of items to users. To tackle
this specific recommendation problem in the context of the \emph{virtual mall}
in online games, we formalize it as a link prediction problem on a
user-item-bundle tripartite graph constructed from the historical interactions,
and solve it with a neural network model that can learn directly on the
graph-structure data. Extensive experiments on three public datasets and one
industrial game dataset demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Further, the bundle recommendation model has been deployed in production for
more than one year in a popular online game developed by Netease Games, and the
launch of the model yields more than 60\% improvement on conversion rate of
bundles, and a relative improvement of more than 15\% on gross merchandise
volume (GMV).
- Abstract（参考訳）: ビジネスドメインにおいて、textit{bundling} は、オンライン電子商取引やオフライン小売業者で一般的に使用される製品プロモーションを行うための最も重要なマーケティング戦略の1つである。
既存のレコメンダシステムは、ユーザーが興味を持つかもしれない個々のアイテムを推薦することに集中している。
本稿では,バンドルレコメンデーション(bundle recommendation)という,実用的かつあまり検討されていないレコメンデーション問題を対象とする。
オンラインゲームにおける \emph{virtual mall} の文脈で、この特定の推奨問題に取り組むために、歴史的相互作用から構築されたユーザ・アイテム・バンドル三部グラフ上のリンク予測問題として定式化し、グラフ構造データから直接学習可能なニューラルネットワークモデルを用いて解く。
3つの公開データセットと1つの産業ゲームデータセットに関する大規模な実験により,提案手法の有効性が示された。
さらに,Netease Gamesが開発した人気オンラインゲームにおいて,バンドルレコメンデーションモデルが1年以上生産され,バンドルの変換率が60%以上向上し,総商品量(GMV)が15%以上向上した。
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