論文の概要: Masked Transformer for Neighhourhood-aware Click-Through Rate Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13311v1
• Date: Tue, 25 Jan 2022 12:44:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-06 08:15:16.237099
• Title: Masked Transformer for Neighhourhood-aware Click-Through Rate Prediction
• Title（参考訳）: クリックスルー速度予測のためのマスク変圧器
• Authors: Erxue Min, Yu Rong, Tingyang Xu, Yatao Bian, Peilin Zhao, Junzhou Huang, Da Luo, Kangyi Lin, Sophia Ananiadou
• Abstract要約: 本稿では,近隣相互作用に基づくCTR予測を提案し,そのタスクを異種情報ネットワーク(HIN)設定に組み込む。 周辺地域の表現を高めるために,ノード間のトポロジカルな相互作用を4種類検討する。 本研究では,2つの実世界のデータセットに関する総合的な実験を行い,提案手法が最先端のCTRモデルを大幅に上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.52904110197004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Click-Through Rate (CTR) prediction, is an essential component of online advertising. The mainstream techniques mostly focus on feature interaction or user interest modeling, which rely on users' directly interacted items. The performance of these methods are usally impeded by inactive behaviours and system's exposure, incurring that the features extracted do not contain enough information to represent all potential interests. For this sake, we propose Neighbor-Interaction based CTR prediction, which put this task into a Heterogeneous Information Network (HIN) setting, then involves local neighborhood of the target user-item pair in the HIN to predict their linkage. In order to enhance the representation of the local neighbourhood, we consider four types of topological interaction among the nodes, and propose a novel Graph-masked Transformer architecture to effectively incorporates both feature and topological information. We conduct comprehensive experiments on two real world datasets and the experimental results show that our proposed method outperforms state-of-the-art CTR models significantly.
• Abstract（参考訳）: クリックスルー率(ctr)予測は、オンライン広告の重要な要素である。 主流となる技術は、主に機能相互作用やユーザ関心モデリングに焦点を合わせており、これはユーザーの直接対話するアイテムに依存している。 これらの手法の性能は、不活性な振る舞いとシステムの露出によって間接的に妨げられ、抽出された特徴がすべての潜在的な関心を表わすのに十分な情報を持っていないことに起因する。 そこで本研究では,このタスクをヘテロジニアス・インフォメーション・ネットワーク(hin)に設定し,hin内のユーザ・アイテム対の局所的な近傍を包含してリンクを予測する,隣接対話型ctr予測を提案する。 そこで我々は,各ノード間のトポロジ的相互作用を4種類検討し,特徴情報とトポロジ情報の両方を効果的に組み込む新しいグラフマス化トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 本研究では,2つの実世界のデータセットに関する総合的な実験を行い,提案手法が最先端のCTRモデルを大幅に上回ることを示す。

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