論文の概要: Deep Latent Emotion Network for Multi-Task Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08716v1
- Date: Sun, 18 Apr 2021 04:55:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-22 10:55:47.758593
- Title: Deep Latent Emotion Network for Multi-Task Learning
- Title（参考訳）: マルチタスク学習のための深層感情ネットワーク
- Authors: Huangbin Zhang, Chong Zhao, Yu Zhang, Danlei Wang, Haichao Yang
- Abstract要約: 本稿では,フィードを好むユーザの潜伏確率を抽出するディープ潜伏感情ネットワーク(DLEN)モデルを提案する。
DLENはTencent QQ-Small-Worldの実際のマルチタスクフィードレコメンデーションシナリオにデプロイされ、データセットには10億以上のサンプルが含まれている。
オフライン評価ではSOTA MTLモデルよりも大きなパフォーマンスアドバンテージを示し、ビューカウントでは3.2%、本番環境では2.63%と大幅に増加している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.211310973369844
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Feed recommendation models are widely adopted by numerous feed platforms to
encourage users to explore the contents they are interested in. However, most
of the current research simply focus on targeting user's preference and lack
in-depth study of avoiding objectionable contents to be frequently recommended,
which is a common reason that let user detest. To address this issue, we
propose a Deep Latent Emotion Network (DLEN) model to extract latent
probability of a user preferring a feed by modeling multiple targets with
semi-supervised learning. With this method, the conflicts of different targets
are successfully reduced in the training phase, which improves the training
accuracy of each target effectively. Besides, by adding this latent state of
user emotion to multi-target fusion, the model is capable of decreasing the
probability to recommend objectionable contents to improve user retention and
stay time during online testing phase. DLEN is deployed on a real-world
multi-task feed recommendation scenario of Tencent QQ-Small-World with a
dataset containing over a billion samples, and it exhibits a significant
performance advantage over the SOTA MTL model in offline evaluation, together
with a considerable increase by 3.02% in view-count and 2.63% in user stay-time
in production. Complementary offline experiments of DLEN model on a public
dataset also repeat improvements in various scenarios. At present, DLEN model
has been successfully deployed in Tencent's feed recommendation system.
- Abstract（参考訳）: フィードレコメンデーションモデルは多くのフィードプラットフォームで広く採用されており、ユーザーが興味のあるコンテンツを探索するよう促している。
しかし、現在の研究の多くは単にユーザの好みをターゲットにすることに集中しており、頻繁に推奨される不快なコンテンツを避けるための詳細な研究は欠如している。
そこで本研究では,複数のターゲットを半教師付き学習でモデル化することにより,フィードを優先するユーザの潜伏確率を抽出する深層感情ネットワーク(DLEN)モデルを提案する。
これにより、訓練段階において異なる目標の衝突を効果的に低減し、各目標の訓練精度を効果的に向上させる。
さらに,マルチターゲット融合にユーザ感情の潜伏状態を加えることで,好ましくないコンテンツを推薦する確率を低減し,オンラインテスト期間中にユーザの保持と滞在時間を改善することができる。
DLENはTencent QQ-Small-Worldの現実のマルチタスクフィードレコメンデーションシナリオに10億以上のサンプルを含むデータセットでデプロイされており、オフライン評価ではSOTA MTLモデルに対して大きなパフォーマンス上の優位性を示し、ビューカウントは3.02%、本番環境では2.63%と大幅に増加している。
パブリックデータセット上のDLENモデルの補完的なオフライン実験も、さまざまなシナリオで改善を繰り返している。
現在、DLENモデルはTencentのフィードレコメンデーションシステムにうまくデプロイされている。
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