論文の概要: Dynamic collaborative filtering Thompson Sampling for cross-domain advertisements recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11926v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 08:13:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-26 13:40:38.407031
• Title: Dynamic collaborative filtering Thompson Sampling for cross-domain advertisements recommendation
• Title（参考訳）: クロスドメイン広告推薦のための動的協調フィルタリングトンプソンサンプリング
• Authors: Shion Ishikawa, Young-joo Chung, Yu Hirate
• Abstract要約: バンドモデル間で知識を伝達するための動的協調フィルタリングトンプソンサンプリング(DCTS)を提案する。 DCTSはユーザと広告間の類似性を利用して、トンプソンサンプリングの事前分布を推定する。 我々はDCTSが最先端のモデルよりもクリックスルー率を9.7%向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6859861406758752
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recently online advertisers utilize Recommender systems (RSs) for display advertising to improve users' engagement. The contextual bandit model is a widely used RS to exploit and explore users' engagement and maximize the long-term rewards such as clicks or conversions. However, the current models aim to optimize a set of ads only in a specific domain and do not share information with other models in multiple domains. In this paper, we propose dynamic collaborative filtering Thompson Sampling (DCTS), the novel yet simple model to transfer knowledge among multiple bandit models. DCTS exploits similarities between users and between ads to estimate a prior distribution of Thompson sampling. Such similarities are obtained based on contextual features of users and ads. Similarities enable models in a domain that didn't have much data to converge more quickly by transferring knowledge. Moreover, DCTS incorporates temporal dynamics of users to track the user's recent change of preference. We first show transferring knowledge and incorporating temporal dynamics improve the performance of the baseline models on a synthetic dataset. Then we conduct an empirical analysis on a real-world dataset and the result showed that DCTS improves click-through rate by 9.7% than the state-of-the-art models. We also analyze hyper-parameters that adjust temporal dynamics and similarities and show the best parameter which maximizes CTR.
• Abstract（参考訳）: 近年,オンライン広告主はディスプレイ広告にレコメンダーシステム(RS)を活用し,ユーザのエンゲージメントを向上させる。 コンテキストバンディットモデルは、ユーザーのエンゲージメントを活用し、クリックや変換のような長期的な報酬を最大化するために広く使われているrsである。 しかし、現在のモデルは、特定のドメインでのみ広告を最適化し、複数のドメインで他のモデルと情報を共有することを目的としている。 本稿では,複数のバンディットモデル間で知識を伝達する新しい簡易モデルである動的協調フィルタリングトンプソンサンプリング(dcts)を提案する。 DCTSはユーザと広告間の類似性を利用して、トンプソンサンプリングの事前分布を推定する。 このような類似性は、ユーザと広告のコンテキスト的特徴に基づいて得られる。 類似性により、知識を転送することで、あまりデータを持っていないドメインのモデルをより迅速に収束させることができる。 さらに、DCTSはユーザの最近の好みの変化を追跡するために、ユーザの時間的ダイナミクスを取り入れている。 まず,伝達知識を示し,時間的ダイナミクスを取り入れることで,合成データセット上でのベースラインモデルの性能を向上させる。 次に,実世界のデータセットについて実証分析を行い,dctsが最先端モデルよりもクリックスルー率を9.7%向上させることを示した。 また,時間ダイナミクスと類似度を調整するハイパーパラメータを分析し,ctrを最大化する最善のパラメータを示す。

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