論文の概要: Who Would be Interested in Services? An Entity Graph Learning System for User Targeting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18780v1
• Date: Tue, 30 May 2023 06:24:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 18:00:02.827092
• Title: Who Would be Interested in Services? An Entity Graph Learning System for User Targeting
• Title（参考訳）: 誰がサービスに興味を持つのか? ユーザターゲティングのためのエンティティグラフ学習システム
• Authors: Dan Yang, Binbin Hu, Xiaoyan Yang, Yue Shen, Zhiqiang Zhang, Jinjie Gu, Guannan Zhang
• Abstract要約: 我々は、説明可能なユーザターゲティング機能を提供するために、エンティティグラフ学習(EGL)システムを設計する。 オンラインの段階では、オフラインのステージからエンティティグラフに基づいてリアルタイムでユーザーターゲティングを行うことができる。 大規模なオフライン実験とオンラインA/Bテストは、提案したEGLシステムの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.37151863041569
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the growing popularity of various mobile devices, user targeting has received a growing amount of attention, which aims at effectively and efficiently locating target users that are interested in specific services. Most pioneering works for user targeting tasks commonly perform similarity-based expansion with a few active users as seeds, suffering from the following major issues: the unavailability of seed users for newcoming services and the unfriendliness of black-box procedures towards marketers. In this paper, we design an Entity Graph Learning (EGL) system to provide explainable user targeting ability meanwhile applicable to addressing the cold-start issue. EGL System follows the hybrid online-offline architecture to satisfy the requirements of scalability and timeliness. Specifically, in the offline stage, the system focuses on the heavyweight entity graph construction and user entity preference learning, in which we propose a Three-stage Relation Mining Procedure (TRMP), breaking loose from the expensive seed users. At the online stage, the system offers the ability of user targeting in real-time based on the entity graph from the offline stage. Since the user targeting process is based on graph reasoning, the whole process is transparent and operation-friendly to marketers. Finally, extensive offline experiments and online A/B testing demonstrate the superior performance of the proposed EGL System.
• Abstract（参考訳）: さまざまなモバイルデバイスの人気が高まり,特定のサービスに関心を持つターゲットユーザを効果的かつ効率的に特定することを目的とした,ユーザターゲティングの注目が高まっている。 ユーザターゲティングタスクのための先駆的な作業は、一般的に、いくつかのアクティブユーザを種として、類似性に基づく拡張を行います。 本稿では,コールドスタート問題に対して適用可能なユーザターゲティング機能を実現するために,エンティティグラフ学習(egl)システムを設計する。 EGLシステムは、スケーラビリティとタイムラインの要求を満たすために、ハイブリッドオンラインオフラインアーキテクチャに従う。 具体的には,オフラインステージでは,ヘビーウェイトなエンティティグラフ構築とユーザエンティティ嗜好学習に着目し,高価なシードユーザから逸脱した3段階関係マイニング手順(trmp)を提案する。 オンラインの段階では、オフラインのステージからエンティティグラフに基づいてリアルタイムでユーザーターゲティングを行うことができる。 ユーザーターゲティングプロセスはグラフ推論に基づいているため、プロセス全体が透過的で、マーケターにとって操作しやすい。 最後に、大規模なオフライン実験とオンラインA/Bテストにより、提案したEGLシステムの優れた性能を示す。

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