論文の概要: Continual Learning for CTR Prediction: A Hybrid Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06886v1
• Date: Tue, 18 Jan 2022 11:30:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 18:29:57.700299
• Title: Continual Learning for CTR Prediction: A Hybrid Approach
• Title（参考訳）: CTR予測のための連続学習:ハイブリッドアプローチ
• Authors: Ke Hu, Yi Qi, Jianqiang Huang, Jia Cheng, Jun Lei
• Abstract要約: CTR予測のためのハイブリッドなContinual Learning FrameworkであるCOLFを提案する。 COLFはメモリベースのモジュールアーキテクチャを持ち、継続的な適応、学習、予測を行うように設計されている。 中国の大手ショッピングアプリから収集したクリックログに関する実証的評価は,既存の方法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.668467137218286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Click-through rate(CTR) prediction is a core task in cost-per-click(CPC) advertising systems and has been studied extensively by machine learning practitioners. While many existing methods have been successfully deployed in practice, most of them are built upon i.i.d.(independent and identically distributed) assumption, ignoring that the click data used for training and inference is collected through time and is intrinsically non-stationary and drifting. This mismatch will inevitably lead to sub-optimal performance. To address this problem, we formulate CTR prediction as a continual learning task and propose COLF, a hybrid COntinual Learning Framework for CTR prediction, which has a memory-based modular architecture that is designed to adapt, learn and give predictions continuously when faced with non-stationary drifting click data streams. Married with a memory population method that explicitly controls the discrepancy between memory and target data, COLF is able to gain positive knowledge from its historical experience and makes improved CTR predictions. Empirical evaluations on click log collected from a major shopping app in China demonstrate our method's superiority over existing methods. Additionally, we have deployed our method online and observed significant CTR and revenue improvement, which further demonstrates our method's efficacy.
• Abstract（参考訳）: クリックスルー率(CTR)予測はコスト・パー・クリック(CPC)広告システムにおける中核的なタスクであり、機械学習の実践者によって広く研究されている。 既存の多くのメソッドが実際にうまくデプロイされているが、そのほとんどは(独立で同一の)仮定に基づいて構築されており、トレーニングや推論に使用されるクリックデータが時間を通して収集され、本質的に非定常的でドリフトである。 このミスマッチは必然的に準最適パフォーマンスにつながるでしょう。 この問題に対処するため,CTR予測を連続学習タスクとして定式化し,非定常ドリフトクリックデータストリームに直面する場合の予測を適応・学習・継続するメモリベースのモジュールアーキテクチャを備えた,CTR予測のためのハイブリッド学習フレームワークであるCOLFを提案する。 メモリとターゲットデータの相違を明示的に制御するメモリ人口法と組み合わせて、COLFはその歴史的経験から肯定的な知識を得ることができ、CTR予測を改善することができる。 中国の大手ショッピングアプリから収集したクリックログに関する実証的評価は,既存の方法よりも優れていることを示す。 さらに,本手法をオンラインで展開し,CTRと収益の大幅な改善を観察し,本手法の有効性を実証した。

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