論文の概要: Hybrid Contrastive Constraints for Multi-Scenario Ad Ranking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02636v1
- Date: Mon, 6 Feb 2023 09:15:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 17:14:25.258076
- Title: Hybrid Contrastive Constraints for Multi-Scenario Ad Ranking
- Title（参考訳）: マルチスセナリオ広告ランキングのためのハイブリッドコントラスト制約
- Authors: Shanlei Mu, Penghui Wei, Wayne Xin Zhao, Shaoguo Liu, Liang Wang, Bo
Zheng
- Abstract要約: マルチシナリオ広告ランキングは、複数のドメインやチャネルからのデータを活用して、統一されたランキングモデルをトレーニングすることを目的としている。
マルチシナリオ広告ランキングのためのHybrid Contrastive Constrained Approach (HC2)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.666592866591344
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-scenario ad ranking aims at leveraging the data from multiple domains
or channels for training a unified ranking model to improve the performance at
each individual scenario. Although the research on this task has made important
progress, it still lacks the consideration of cross-scenario relations, thus
leading to limitation in learning capability and difficulty in interrelation
modeling. In this paper, we propose a Hybrid Contrastive Constrained approach
(HC^2) for multi-scenario ad ranking. To enhance the modeling of data
interrelation, we elaborately design a hybrid contrastive learning approach to
capture commonalities and differences among multiple scenarios. The core of our
approach consists of two elaborated contrastive losses, namely generalized and
individual contrastive loss, which aim at capturing common knowledge and
scenario-specific knowledge, respectively. To adapt contrastive learning to the
complex multi-scenario setting, we propose a series of important improvements.
For generalized contrastive loss, we enhance contrastive learning by extending
the contrastive samples (label-aware and diffusion noise enhanced contrastive
samples) and reweighting the contrastive samples (reciprocal similarity
weighting). For individual contrastive loss, we use the strategies of
dropout-based augmentation and {cross-scenario encoding} for generating
meaningful positive and negative contrastive samples, respectively. Extensive
experiments on both offline evaluation and online test have demonstrated the
effectiveness of the proposed HC$^2$ by comparing it with a number of
competitive baselines.
- Abstract（参考訳）: multi-scenario ad rankingは、複数のドメインやチャネルからのデータを活用して、統一されたランキングモデルをトレーニングすることで、個々のシナリオのパフォーマンスを改善することを目的としている。
この課題の研究は重要な進展を遂げているが、それでもクロスシナリオ関係の考慮が欠如しており、学習能力の制限と相互関係モデリングの難しさにつながっている。
本稿では,マルチシナリオ広告ランキングのためのHybrid Contrastive Constrained Approach (HC^2)を提案する。
データ相互関係のモデリングを強化するために,複数のシナリオ間の共通性と差異を捉えるためのハイブリッドコントラスト学習手法を精巧に設計した。
提案手法のコアとなるのは,共通知識とシナリオ固有の知識の獲得を目的とした,総合的および個人的コントラスト的損失の2つである。
複雑なマルチシナリオ設定にコントラスト学習を適用するため、我々は、一連の重要な改善を提案する。
コントラスト損失を一般化するために,コントラストサンプル(ラベル認識と拡散雑音強調コントラストサンプル)を拡張し,コントラストサンプル(相互類似度重み付け)を重み付けすることでコントラスト学習を強化する。
個別のコントラスト損失には, それぞれ有意な正および負のコントラストサンプルを生成するために, ドロップアウトに基づく拡張戦略と, クロスシナリオ符号化を用いる。
オフライン評価とオンラインテストの両方における大規模な実験により,提案したHC$^2$の有効性が実証された。
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