論文の概要: Sampling Is All You Need on Modeling Long-Term User Behaviors for CTR
Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10249v1
- Date: Fri, 20 May 2022 15:20:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-23 19:25:07.155562
- Title: Sampling Is All You Need on Modeling Long-Term User Behaviors for CTR
Prediction
- Title(参考訳): ctr予測のための長期ユーザー行動のモデル化に必要なサンプリング
- Authors: Yue Cao, XiaoJiang Zhou, Jiaqi Feng, Peihao Huang, Yao Xiao, Dayao
Chen, Sheng Chen
- Abstract要約: textbfM(textbfSampling-based textbfDeep textbfModeling)を提案する。
提案手法は, 長期ユーザ行動のモデル化において, 標準的な注意モデルと同等に機能することが理論的, 実験的に示されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.97120392599086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Rich user behavior data has been proven to be of great value for
Click-Through Rate (CTR) prediction applications, especially in industrial
recommender, search, or advertising systems. However, it's non-trivial for
real-world systems to make full use of long-term user behaviors due to the
strict requirements of online serving time. Most previous works adopt the
retrieval-based strategy, where a small number of user behaviors are retrieved
first for subsequent attention. However, the retrieval-based methods are
sub-optimal and would cause more or less information losses, and it's difficult
to balance the effectiveness and efficiency of the retrieval algorithm.
In this paper, we propose \textbf{SDIM} (\textbf{S}ampling-based
\textbf{D}eep \textbf{I}nterest \textbf{M}odeling), a simple yet effective
sampling-based end-to-end approach for modeling long-term user behaviors. We
sample from multiple hash functions to generate hash signatures of the
candidate item and each item in the user behavior sequence, and obtain the user
interest by directly gathering behavior items associated with the candidate
item with the same hash signature. We show theoretically and experimentally
that the proposed method performs on par with standard attention-based models
on modeling long-term user behaviors, while being sizable times faster. We also
introduce the deployment of SDIM in our system. Specifically, we decouple the
behavior sequence hashing, which is the most time-consuming part, from the CTR
model by designing a separate module named BSE (behavior Sequence Encoding).
BSE is latency-free for the CTR server, enabling us to model extremely long
user behaviors. Both offline and online experiments are conducted to
demonstrate the effectiveness of SDIM. SDIM now has been deployed online in the
search system of Meituan APP.
- Abstract(参考訳): リッチなユーザー行動データはクリックスルー率 (ctr) 予測アプリケーション、特に産業用レコメンデーション、検索、広告システムにとって非常に有用であることが証明されている。
しかし、オンラインサービス時間の厳格な要件のため、現実世界のシステムが長期ユーザ動作をフルに活用するのは簡単なことではありません。
これまでのほとんどの研究は検索ベースの戦略を採用しており、少数のユーザー行動が最初に検索され、次に注目される。
しかし,検索手法は準最適であり,多かれ少なかれ情報損失を生じさせ,検索アルゴリズムの有効性と効率のバランスをとることは困難である。
本稿では,長期間のユーザ動作をモデル化するための,単純かつ効果的なサンプリングベースエンドツーエンドアプローチである \textbf{SDIM} (\textbf{S}ampling-based \textbf{D}eep \textbf{I}nterest \textbf{M}odeling) を提案する。
複数のハッシュ関数からサンプルを採取し、ユーザ動作シーケンス内の候補アイテムと各アイテムのハッシュシグネチャを生成し、同一のハッシュシグネチャを持つ候補アイテムに関連付けられた振る舞いアイテムを直接収集することで、ユーザ関心を得る。
提案手法は, 長期ユーザ行動のモデル化において, 従来の注目モデルと同等に動作し, より高速に動作可能であることを示す。
また,SDIMのシステムへの展開についても紹介する。
具体的には、BSE(behavior Sequence Encoding)と呼ばれる別モジュールを設計することで、CTRモデルから最も時間を要する動作シーケンスハッシュを分離する。
BSEはCTRサーバにとってレイテンシフリーであり、非常に長いユーザの振る舞いをモデル化することができます。
SDIMの有効性を示すために,オフラインおよびオンライン両方の実験を行った。
SDIMは現在、Meituan APPの検索システムにオンラインでデプロイされている。
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