Fugu-MT 論文翻訳(概要): Meta-Wrapper: Differentiable Wrapping Operator for User Interest Selection in CTR Prediction

論文の概要: Meta-Wrapper: Differentiable Wrapping Operator for User Interest Selection in CTR Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14647v1
Date: Tue, 28 Jun 2022 03:28:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-02 16:29:16.641829
Title: Meta-Wrapper: Differentiable Wrapping Operator for User Interest Selection in CTR Prediction
Title（参考訳）: メタラッパー: CTR予測におけるユーザ興味選択のための微分可能なラッピング演算子
Authors: Tianwei Cao, Qianqian Xu, Zhiyong Yang, and Qingming Huang
Abstract要約: クリックスルー率(CTR)予測は、ユーザーが商品をクリックする確率を予測することを目的としており、リコメンデーションシステムにおいてますます重要になっている。近年,ユーザの行動からユーザの興味を自動的に抽出する深層学習モデルが大きな成功を収めている。そこで我々は,メタラッパー(Meta-Wrapper)と呼ばれるラッパー手法の枠組みに基づく新しい手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 97.99938802797377
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Click-through rate (CTR) prediction, whose goal is to predict the probability of the user to click on an item, has become increasingly significant in the recommender systems. Recently, some deep learning models with the ability to automatically extract the user interest from his/her behaviors have achieved great success. In these work, the attention mechanism is used to select the user interested items in historical behaviors, improving the performance of the CTR predictor. Normally, these attentive modules can be jointly trained with the base predictor by using gradient descents. In this paper, we regard user interest modeling as a feature selection problem, which we call user interest selection. For such a problem, we propose a novel approach under the framework of the wrapper method, which is named Meta-Wrapper. More specifically, we use a differentiable module as our wrapping operator and then recast its learning problem as a continuous bilevel optimization. Moreover, we use a meta-learning algorithm to solve the optimization and theoretically prove its convergence. Meanwhile, we also provide theoretical analysis to show that our proposed method 1) efficiencies the wrapper-based feature selection, and 2) achieves better resistance to overfitting. Finally, extensive experiments on three public datasets manifest the superiority of our method in boosting the performance of CTR prediction.
Abstract（参考訳）: クリックスルー率(CTR)予測は、ユーザーが商品をクリックする確率を予測することを目的としており、推薦システムではますます重要になっている。近年,ユーザの行動からユーザの興味を自動的に抽出する深層学習モデルが大きな成功を収めている。本研究では, ctr予測器の性能向上を目的として, ユーザの過去の行動に対する関心項目の選択に注意機構を用いる。通常、これらの注意モジュールは勾配降下を用いてベース予測器と共同で訓練することができる。本稿では,ユーザの興味のモデリングを特徴選択問題として捉え,ユーザの関心の選択と呼ぶ。このような問題に対して,ラッパー法(meta-wrapper)の枠組みに基づく新しいアプローチを提案する。より具体的には、ラッピング演算子として微分可能なモジュールを使用し、学習問題を連続的な2レベル最適化として再キャストします。さらに,メタ学習アルゴリズムを用いて最適化を解き,その収束を理論的に証明する。一方,提案手法の理論的解析も提案する。 1)ラッパーに基づく特徴選択の効率性,及び 2) オーバーフィッティングに対する抵抗性が向上する。最後に,3つの公開データセットに対する広範な実験により,CTR予測の性能向上に本手法の優位性が示された。

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