論文の概要: An Analysis Of Entire Space Multi-Task Models For Post-Click Conversion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13475v1
• Date: Wed, 18 Aug 2021 13:39:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-05 08:52:46.539159
• Title: An Analysis Of Entire Space Multi-Task Models For Post-Click Conversion Prediction
• Title（参考訳）: クリック後変換予測のための空間全体のマルチタスクモデルの解析
• Authors: Conor O'Brien, Kin Sum Liu, James Neufeld, Rafael Barreto, Jonathan J Hunt
• Abstract要約: 大規模広告プラットフォーム上でのモバイルアプリ広告におけるポストクリック変換イベント(インストール)の確率を近似することを検討する。 CTRタスクからCVRタスクへ、いくつかの異なるアプローチが、同様のポジティブなレベルの移行をもたらすことを示す。 我々の発見は、マルチタスク学習が現実世界の大規模アプリケーションで関連するイベントをモデル化する上で、合理的なアプローチであることを示す証拠が増えていることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2979460528864926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial recommender systems are frequently tasked with approximating probabilities for multiple, often closely related, user actions. For example, predicting if a user will click on an advertisement and if they will then purchase the advertised product. The conceptual similarity between these tasks has promoted the use of multi-task learning: a class of algorithms that aim to bring positive inductive transfer from related tasks. Here, we empirically evaluate multi-task learning approaches with neural networks for an online advertising task. Specifically, we consider approximating the probability of post-click conversion events (installs) (CVR) for mobile app advertising on a large-scale advertising platform, using the related click events (CTR) as an auxiliary task. We use an ablation approach to systematically study recent approaches that incorporate both multitask learning and "entire space modeling" which train the CVR on all logged examples rather than learning a conditional likelihood of conversion given clicked. Based on these results we show that several different approaches result in similar levels of positive transfer from the data-abundant CTR task to the CVR task and offer some insight into how the multi-task design choices address the two primary problems affecting the CVR task: data sparsity and data bias. Our findings add to the growing body of evidence suggesting that standard multi-task learning is a sensible approach to modelling related events in real-world large-scale applications and suggest the specific multitask approach can be guided by ease of implementation in an existing system.
• Abstract（参考訳）: 産業レコメンデータシステムは、複数の、しばしば密接に関連するユーザアクションに対する確率の近似を頻繁に行う。 例えば、ユーザーが広告をクリックするかどうか、広告商品を購入するかどうかを予測する。 これらのタスク間の概念的類似性は、関連するタスクからポジティブな帰納的伝達をもたらすことを目的としたアルゴリズムのクラスであるマルチタスク学習の使用を促進する。 本稿では,オンライン広告タスクのためのニューラルネットワークを用いたマルチタスク学習手法を実証的に評価する。 具体的には,大規模広告プラットフォーム上でのモバイルアプリ広告におけるクリック後変換イベント(cvr)の確率を,関連するクリックイベント(ctr)を補助タスクとして近似的に検討する。 我々は,マルチタスク学習と「エンターテイメント空間モデリング」の両方を取り入れた最近のアプローチを,アクレーション手法を用いて体系的に研究し,クリックした際の条件付き変換の可能性を学ぶのではなく,すべてのログ化された例でCVRをトレーニングする。 これらの結果から,データ共有型CTRタスクからCVRタスクへの肯定的な移行が,いくつかの異なるアプローチによってもたらされることを示すとともに,マルチタスク設計の選択がCVRタスクに影響を及ぼす2つの主要な問題,すなわちデータ空間性とデータバイアスにどのように対処するかについての洞察を与える。 本研究は,マルチタスク学習が実世界の大規模アプリケーションで関連するイベントをモデル化するための合理的なアプローチであることを示す証拠の増大に加えて,既存のシステムにおける実装の容易さによって,特定のマルチタスクアプローチが導かれることを示唆する。

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