論文の概要: Generalized Delayed Feedback Model with Post-Click Information in Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00407v1
• Date: Wed, 1 Jun 2022 11:17:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-02 13:18:29.350653
• Title: Generalized Delayed Feedback Model with Post-Click Information in Recommender Systems
• Title（参考訳）: Recommender システムにおけるポストクリック情報を用いた一般化遅延フィードバックモデル
• Authors: Jia-Qi Yang, De-Chuan Zhan
• Abstract要約: クリック後のユーザ行動も変換率予測に有益であり,タイムラインの改善に有効であることを示す。 本稿では、クリック後の動作と初期変換の両方をクリック後の情報として統合する一般化遅延フィードバックモデル(GDFM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.72697954740977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Predicting conversion rate (e.g., the probability that a user will purchase an item) is a fundamental problem in machine learning based recommender systems. However, accurate conversion labels are revealed after a long delay, which harms the timeliness of recommender systems. Previous literature concentrates on utilizing early conversions to mitigate such a delayed feedback problem. In this paper, we show that post-click user behaviors are also informative to conversion rate prediction and can be used to improve timeliness. We propose a generalized delayed feedback model (GDFM) that unifies both post-click behaviors and early conversions as stochastic post-click information, which could be utilized to train GDFM in a streaming manner efficiently. Based on GDFM, we further establish a novel perspective that the performance gap introduced by delayed feedback can be attributed to a temporal gap and a sampling gap. Inspired by our analysis, we propose to measure the quality of post-click information with a combination of temporal distance and sample complexity. The training objective is re-weighted accordingly to highlight informative and timely signals. We validate our analysis on public datasets, and experimental performance confirms the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: コンバージョン率の予測(例えば、ユーザーがアイテムを購入する確率)は、機械学習ベースのレコメンダシステムにおいて根本的な問題である。 しかし、長い遅延の後、正確な変換ラベルが明らかにされ、リコメンデータシステムのタイムラインに悪影響を及ぼす。 以前の文献では、このような遅延フィードバック問題を緩和するために、早期変換を利用することに集中している。 本稿では,クリック後のユーザの行動がコンバージョン率の予測にも役立ち,タイムラインの改善に利用できることを示す。 本稿では,gdfmをストリーミング方式で効率的に訓練できる確率的後クリック情報として,後クリック行動と初期変換の両方を統合する一般化遅延フィードバックモデル(gdfm)を提案する。 GDFMに基づいて、遅延フィードバックによって生じる性能ギャップは、時間的ギャップとサンプリングギャップに起因するという新たな視点を確立する。 本稿では,時間的距離とサンプルの複雑さを組み合わせて,クリック後の情報の品質を測定することを提案する。 トレーニング目標は、情報とタイムリーな信号を強調するように再強調される。 公開データセットの分析を検証し,提案手法の有効性を実験的に検証した。

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