論文の概要: Hierarchically Modeling Micro and Macro Behaviors via Multi-Task
Learning for Conversion Rate Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09713v1
- Date: Tue, 20 Apr 2021 01:45:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-21 13:53:15.409063
- Title: Hierarchically Modeling Micro and Macro Behaviors via Multi-Task
Learning for Conversion Rate Prediction
- Title（参考訳）: コンバージョンレート予測のためのマルチタスク学習によるマイクロ・マクロ動作の階層的モデリング
- Authors: Hong Wen and Jing Zhang and Fuyu Lv and Wentian Bao and Tianyi Wang
and Zulong Chen
- Abstract要約: 現代の産業電子商取引プラットフォームにおけるコンバージョン率(emphCVR)予測はますます重要になっています。
マイクロおよびマクロの挙動を階層的にモデル化した新しいemphcvr予測手法を提案する。
HM3$はエンドツーエンドでトレーニングでき、emph SSBとemphDSの問題に対処できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.494225676311448
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conversion Rate (\emph{CVR}) prediction in modern industrial e-commerce
platforms is becoming increasingly important, which directly contributes to the
final revenue. In order to address the well-known sample selection bias
(\emph{SSB}) and data sparsity (\emph{DS}) issues encountered during CVR
modeling, the abundant labeled macro behaviors ($i.e.$, user's interactions
with items) are used. Nonetheless, we observe that several purchase-related
micro behaviors ($i.e.$, user's interactions with specific components on the
item detail page) can supplement fine-grained cues for \emph{CVR} prediction.
Motivated by this observation, we propose a novel \emph{CVR} prediction method
by Hierarchically Modeling both Micro and Macro behaviors ($HM^3$).
Specifically, we first construct a complete user sequential behavior graph to
hierarchically represent micro behaviors and macro behaviors as one-hop and
two-hop post-click nodes. Then, we embody $HM^3$ as a multi-head deep neural
network, which predicts six probability variables corresponding to explicit
sub-paths in the graph. They are further combined into the prediction targets
of four auxiliary tasks as well as the final $CVR$ according to the conditional
probability rule defined on the graph. By employing multi-task learning and
leveraging the abundant supervisory labels from micro and macro behaviors,
$HM^3$ can be trained end-to-end and address the \emph{SSB} and \emph{DS}
issues. Extensive experiments on both offline and online settings demonstrate
the superiority of the proposed $HM^3$ over representative state-of-the-art
methods.
- Abstract（参考訳）: 現代のeコマースプラットフォームにおける転換率(\emph{CVR})の予測はますます重要になってきており、これが最終収益に直接貢献している。
CVRモデリングで発生する有名なサンプル選択バイアス(\emph{SSB})とデータスパシティ(\emph{DS})の問題に対処するために、豊富なラベル付きマクロな振る舞い(すなわち、アイテムとのユーザのインタラクション)を用いる。
それでも、購入に関連するいくつかのマイクロ行動(アイテム詳細ページ上の特定のコンポーネントとのユーザのインタラクション)が、emph{CVR}予測のためのきめ細かい手がかりを補うことができる。
本研究の目的は,マイクロとマクロの両方の挙動を階層的にモデル化し,新しいemph{CVR}予測手法を提案することである。
具体的には,まず,マイクロ動作とマクロ動作をワンホップおよび2ホップポストクリックノードとして階層的に表現するための,完全なユーザシーケンシャル動作グラフを構築した。
次に、$hm^3$をマルチヘッドディープニューラルネットワークとして表現し、グラフ内の明示的なサブパスに対応する6つの確率変数を予測する。
さらに、4つの補助タスクの予測目標と、グラフ上で定義された条件付き確率ルールに従って最終的な$CVR$に結合される。
マルチタスク学習を採用し、マイクロおよびマクロな振る舞いから豊富な監督ラベルを活用することで、$hm^3$はエンドツーエンドでトレーニングでき、 \emph{ssb} と \emph{ds} の問題に対処することができる。
オフラインとオンラインの両方で大規模な実験を行い、提案された$HM^3$が最先端の手法よりも優れていることを示した。
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