論文の概要: Rethinking Personalized Ranking at Pinterest: An End-to-End Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08435v1
• Date: Sun, 18 Sep 2022 01:06:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 16:58:56.421712
• Title: Rethinking Personalized Ranking at Pinterest: An End-to-End Approach
• Title（参考訳）: Pinterestのパーソナライズされたランキングを再考する - エンドツーエンドアプローチ
• Authors: Jiajing Xu, Andrew Zhai, Charles Rosenberg
• Abstract要約: ユーザアクションからエンド・ツー・エンドの学習を通じて、パーソナライズされたレコメンデーションエンジンに革命をもたらすための道程を提示する。 提案されたシステムはPinterestで本番環境にデプロイされており、オーガニックおよび広告アプリケーション間で大きなオンラインゲインを提供している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.295811134874487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we present our journey to revolutionize the personalized recommendation engine through end-to-end learning from raw user actions. We encode user's long-term interest in Pinner- Former, a user embedding optimized for long-term future actions via a new dense all-action loss, and capture user's short-term intention by directly learning from the real-time action sequences. We conducted both offline and online experiments to validate the performance of the new model architecture, and also address the challenge of serving such a complex model using mixed CPU/GPU setup in production. The proposed system has been deployed in production at Pinterest and has delivered significant online gains across organic and Ads applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ユーザアクションからエンド・ツー・エンドの学習を通じて、パーソナライズされたレコメンデーションエンジンに革命をもたらす旅を紹介する。 ユーザの長期的関心をpinner- formerにエンコードする。これは、新しい密集した全アクション損失を通じて、長期的アクションに最適化された埋め込みユーザであり、リアルタイムアクションシーケンスから直接学習することで、ユーザの短期的意図をキャプチャする。 新しいモデルアーキテクチャのパフォーマンスを検証するために、オフラインとオンラインの両方の実験を行い、本番環境でのcpu/gpuの混合セットアップを使用して、このような複雑なモデルを提供するという課題にも対処しました。 提案されたシステムはpinterestのプロダクションにデプロイされ、オーガニックと広告のアプリケーションで大きな成果を上げている。

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