論文の概要: Multi-Objective Personalized Product Retrieval in Taobao Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04170v1
- Date: Sun, 9 Oct 2022 05:18:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 18:48:05.638540
- Title: Multi-Objective Personalized Product Retrieval in Taobao Search
- Title（参考訳）: 多目的パーソナライズド製品検索におけるtaobao search
- Authors: Yukun Zheng, Jiang Bian, Guanghao Meng, Chao Zhang, Honggang Wang,
Zhixuan Zhang, Sen Li, Tao Zhuang, Qingwen Liu, and Xiaoyi Zeng
- Abstract要約: 関連性, 露出性, クリック性, 購入性の4つの階層的最適化目標を持つ, 新規な多目的パーソナライズされた製品検索モデルを提案する。
MOPPRは28日間のオンラインA/Bテストで0.96%のトランザクションと1.29%のGMV改善を達成した。
2021年のDouble-11ショッピングフェスティバル以来、MOPPRは従来のMGDSPRに代わるモバイルタオバオ検索に完全に配備されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.994166796745496
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In large-scale e-commerce platforms like Taobao, it is a big challenge to
retrieve products that satisfy users from billions of candidates. This has been
a common concern of academia and industry. Recently, plenty of works in this
domain have achieved significant improvements by enhancing embedding-based
retrieval (EBR) methods, including the Multi-Grained Deep Semantic Product
Retrieval (MGDSPR) model [16] in Taobao search engine. However, we find that
MGDSPR still has problems of poor relevance and weak personalization compared
to other retrieval methods in our online system, such as lexical matching and
collaborative filtering. These problems promote us to further strengthen the
capabilities of our EBR model in both relevance estimation and personalized
retrieval. In this paper, we propose a novel Multi-Objective Personalized
Product Retrieval (MOPPR) model with four hierarchical optimization objectives:
relevance, exposure, click and purchase. We construct entire-space
multi-positive samples to train MOPPR, rather than the single-positive samples
for existing EBR models.We adopt a modified softmax loss for optimizing
multiple objectives. Results of extensive offline and online experiments show
that MOPPR outperforms the baseline MGDSPR on evaluation metrics of relevance
estimation and personalized retrieval. MOPPR achieves 0.96% transaction and
1.29% GMV improvements in a 28-day online A/B test. Since the Double-11
shopping festival of 2021, MOPPR has been fully deployed in mobile Taobao
search, replacing the previous MGDSPR. Finally, we discuss several advanced
topics of our deeper explorations on multi-objective retrieval and ranking to
contribute to the community.
- Abstract（参考訳）: Taobaoのような大規模なeコマースプラットフォームでは、何十億もの候補者からユーザーを満足させる製品を取得することが大きな課題だ。
これは学界や産業に共通する関心事である。
近年,多粒度deep semantic product retrieval (mgdspr)モデル [16] など,ebr (embedd-based retrieval) メソッドの拡張により,この領域における多くの作業が大幅に改善されている。
しかし、MGDSPRには、語彙マッチングや協調フィルタリングなど、オンラインシステムにおける他の検索手法と比較して、関連性やパーソナライズに問題がある。
これらの問題は、関連性推定とパーソナライズド検索の両方において、ebrモデルの能力をさらに強化することを促します。
本稿では,4つの階層的最適化目標(妥当性,露出,クリック,購入)を有する,多目的パーソナライズ製品検索(moppr)モデルを提案する。
我々は既存のebrモデルの単一正のサンプルではなく、mopprを訓練するために全空間のマルチ正のサンプルを構築し、複数の目的を最適化するために修正ソフトマックス損失を採用する。
オフラインおよびオンライン実験の結果,mopprは相関度推定とパーソナライズ検索の評価指標においてmgdsprを上回っていることがわかった。
MOPPRは28日間のオンラインA/Bテストで0.96%のトランザクションと1.29%のGMV改善を達成した。
2021年のDouble-11ショッピングフェスティバル以来、MOPPRは従来のMGDSPRに代わるモバイルタオバオ検索に完全に配備されている。
最後に,コミュニティに貢献するための多目的検索とランキングに関する,より深い調査の先進的なトピックについて論じる。
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