論文の概要: Concept Drift Adaptation for CTR Prediction in Online Advertising Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05101v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 07:43:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-17 07:08:27.444379
• Title: Concept Drift Adaptation for CTR Prediction in Online Advertising Systems
• Title（参考訳）: オンライン広告システムにおけるCTR予測のためのコンセプトドリフト適応
• Authors: Congcong Liu, Yuejiang Li, Xiwei Zhao, Changping Peng, Zhangang Lin, Jingping Shao
• Abstract要約: クリックスルー率(CTR)予測は、ウェブ検索、レコメンダシステム、オンライン広告表示において重要な課題である。 本稿では,CTR予測データストリームにおける適応フィルタリングによるコンセプトドリフト問題を軽減するために,専門家の適応混合(AdaMoE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.900209851954917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Click-through rate (CTR) prediction is a crucial task in web search, recommender systems, and online advertisement displaying. In practical application, CTR models often serve with high-speed user-generated data streams, whose underlying distribution rapidly changing over time. The concept drift problem inevitably exists in those streaming data, which can lead to performance degradation due to the timeliness issue. To ensure model freshness, incremental learning has been widely adopted in real-world production systems. However, it is hard for the incremental update to achieve the balance of the CTR models between the adaptability to capture the fast-changing trends and generalization ability to retain common knowledge. In this paper, we propose adaptive mixture of experts (AdaMoE), a new framework to alleviate the concept drift problem by adaptive filtering in the data stream of CTR prediction. The extensive experiments on the offline industrial dataset and online A/B tests show that our AdaMoE significantly outperforms all incremental learning frameworks considered.
• Abstract（参考訳）: クリックスルー率(CTR)予測は、ウェブ検索、推薦システム、オンライン広告表示において重要な課題である。 CTRモデルは、しばしば高速なユーザ生成データストリームで機能し、その基盤となる分布は時間とともに急速に変化する。 ストリーミングデータには必然的にコンセプトドリフトの問題が存在し、タイムラインの問題によりパフォーマンスが低下する可能性がある。 モデル鮮度を確保するため、インクリメンタル学習は現実世界のプロダクションシステムで広く採用されている。 しかし, CTRモデルの適応性と, 共通知識を維持する一般化能力とのバランスを, 漸進的に更新することは困難である。 本稿では,ctr予測データストリームにおける適応フィルタリングによる概念ドリフト問題を緩和するための新しいフレームワークであるadaptive mixture of experts (adamoe)を提案する。 オフラインの産業データセットとオンラインのA/Bテストに関する広範な実験は、AdaMoEが考慮されたすべての漸進的な学習フレームワークを著しく上回っていることを示している。

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