論文の概要: SAME: Scenario Adaptive Mixture-of-Experts for Promotion-Aware Click-Through Rate Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13747v1
• Date: Mon, 27 Dec 2021 15:49:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-28 17:31:39.924071
• Title: SAME: Scenario Adaptive Mixture-of-Experts for Promotion-Aware Click-Through Rate Prediction
• Title（参考訳）: シナリオ適応混合によるクリックスルー率予測
• Authors: Xiaofeng Pan, Yibin Shen, Jing Zhang, Keren Yu, Hong Wen, Shui Liu, Chengjun Mao and Bo Cao
• Abstract要約: 顧客を惹きつけ、売上を伸ばすため、電子商取引プラットフォームでは、プロモーションがますます重要になってきています。 本研究では,SAME(Scenario Adaptive Mixture-of-Experts)を提案する。 オンラインA/Bテストでは、PASEはCTRで3.58%、IPVで5.94%、通常の日では3.93%と6.57%の大幅な上昇を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.461354113878709
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Promotions are becoming more important and prevalent in e-commerce platforms to attract customers and boost sales. However, Click-Through Rate (CTR) prediction methods in recommender systems are not able to handle such circumstances well since: 1) they can't generalize well to serving because the online data distribution is uncertain due to the potentially upcoming promotions; 2) without paying enough attention to scenario signals, they are incapable of learning different feature representation patterns which coexist in each scenario. In this work, we propose Scenario Adaptive Mixture-of-Experts (SAME), a simple yet effective model that serves both promotion and normal scenarios. Technically, it follows the idea of Mixture-of-Experts by adopting multiple experts to learn feature representations, which are modulated by a Feature Gated Network (FGN) via an attention mechanism. To obtain high-quality representations, we design a Stacked Parallel Attention Unit (SPAU) to help each expert better handle user behavior sequence. To tackle the distribution uncertainty, a set of scenario signals are elaborately devised from a perspective of time series prediction and fed into the FGN, whose output is concatenated with feature representation from each expert to learn the attention. Accordingly, a mixture of the feature representations is obtained scenario-adaptively and used for the final CTR prediction. In this way, each expert can learn a discriminative representation pattern. To the best of our knowledge, this is the first study for promotion-aware CTR prediction. Experimental results on real-world datasets validate the superiority of SAME. Online A/B test also shows SAME achieves significant gains of 3.58% on CTR and 5.94% on IPV during promotion periods as well as 3.93% and 6.57% in normal days, respectively.
• Abstract（参考訳）: eコマースプラットフォームでは、顧客を惹きつけ、売上を増やすためにプロモーションがより重要で普及している。 しかし、レコメンデータシステムにおけるクリックスルーレート(CTR)予測手法は、このような状況にうまく対応できない。 1) オンラインデータ配信が不確実であるため,今後の昇進が期待できるため,サービス提供に適さない。 2) シナリオ信号に十分な注意を払わずに,各シナリオに共存する異なる特徴表現パターンを学習することができない。 本研究では,プロモーショナルシナリオとノーマルシナリオの両方に対応する,単純かつ効果的なモデルであるsame(adaptive mix-of-experts)を提案する。 技術的には、複数の専門家を用いて特徴表現を学習し、注意機構を通じて特徴ゲーテッドネットワーク(FGN)によって変調される。 高品質な表現を得るために,各専門家がユーザ動作シーケンスをよりよく処理できるように,SPAU(Stacked Parallel Attention Unit)を設計する。 分布の不確実性に対処するために、時系列予測の観点からシナリオ信号のセットを精巧に考案し、FGNに入力し、その出力を各専門家の特徴表現と結合して注意を喚起する。 これにより、シナリオ適応的に特徴表現の混合を取得し、最終的なCTR予測に使用する。 このようにして、各専門家は識別表現パターンを学ぶことができる。 我々の知る限りでは、CTR予測の促進を意識した最初の研究である。 実世界のデータセットにおける実験結果は、その優越性を検証する。 オンラインA/Bテストでは、PASEはCTRで3.58%、IPVで5.94%、通常日で3.93%、そして6.57%の大幅な上昇を示している。

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