論文の概要: GIFT: Graph-guIded Feature Transfer for Cold-Start Video Click-Through Rate Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11525v1
• Date: Mon, 21 Feb 2022 09:31:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 08:26:03.725245
• Title: GIFT: Graph-guIded Feature Transfer for Cold-Start Video Click-Through Rate Prediction
• Title（参考訳）: ギフト:コールドスタートビデオクリックスルー率予測のためのグラフ誘導機能転送
• Authors: Sihao Hu, Yi Cao, Yu Gong, Zhao Li, Yazheng Yang, Qingwen Liu, Wengwu Ou, Shouling Ji
• Abstract要約: 短いビデオは中国の急速な成長を目撃し、Taobaoのようなeコマースプラットフォームにおける製品の販売を促進する有望な市場を見せている。 コンテンツの鮮度を確保するために、プラットフォームは毎日多数の新しいビデオをリリースする必要がある。 コールドスタートビデオに関連するウォームアップビデオの豊富な情報を活用するために,効率的なグラフガイド機能転送システムであるGIFTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.06479882277151
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Short video has witnessed rapid growth in China and shows a promising market for promoting the sales of products in e-commerce platforms like Taobao. To ensure the freshness of the content, the platform needs to release a large number of new videos every day, which makes the conventional click-through rate (CTR) prediction model suffer from the severe item cold-start problem. In this paper, we propose GIFT, an efficient Graph-guIded Feature Transfer system, to fully take advantages of the rich information of warmed-up videos that related to the cold-start video. More specifically, we conduct feature transfer from warmed-up videos to those cold-start ones by involving the physical and semantic linkages into a heterogeneous graph. The former linkages consist of those explicit relationships (e.g., sharing the same category, under the same authorship etc.), while the latter measure the proximity of multimodal representations of two videos. In practice, the style, content, and even the recommendation pattern are pretty similar among those physically or semantically related videos. Besides, in order to provide the robust id representations and historical statistics obtained from warmed-up neighbors that cold-start videos covet most, we elaborately design the transfer function to make aware of different transferred features from different types of nodes and edges along the metapath on the graph. Extensive experiments on a large real-world dataset show that our GIFT system outperforms SOTA methods significantly and brings a 6.82% lift on click-through rate (CTR) in the homepage of Taobao App.
• Abstract（参考訳）: ショートビデオは中国で急速に成長し、taobaoのようなeコマースプラットフォームで製品の販売を促進する有望な市場を示している。 コンテンツの鮮度を確保するために、プラットフォームは毎日大量の新しいビデオをリリースする必要があるため、従来のクリックスルー率(ctr)予測モデルは、厳しいアイテムコールドスタート問題に苦しむことになる。 本稿では,コールドスタートビデオに関連するウォームアップビデオの豊富な情報を活用するために,効率的なグラフガイド機能転送システムであるGIFTを提案する。 具体的には、物理的および意味的なリンクを異種グラフに含めることで、ウォームアップビデオからコールドスタートビデオへの特徴伝達を行う。 前者のリンクは、これらの明示的な関係(例えば、同一のカテゴリを共有する、同一の著者名等)から成り、後者は2つのビデオのマルチモーダル表現の近接を測定する。 実際には、スタイル、コンテンツ、そしてレコメンデーションパターンも、物理的またはセマンティックな関連のあるビデオとかなりよく似ている。 さらに, コールドスタートビデオが特に注目する温かい隣人から得られる頑健なID表現と履歴統計を提供するため, グラフ上のメタパスに沿って, 異なるタイプのノードやエッジから異なる転送特徴を認識できるように, 転送関数を精巧に設計する。 大規模な実世界のデータセットに対する大規模な実験は、私たちのGIFTシステムがSOTAメソッドを著しく上回り、Taobao Appのホームページでクリックスルーレート(CTR)が6.82%上昇することを示している。

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