論文の概要: Attention Weighted Mixture of Experts with Contrastive Learning for Personalized Ranking in E-commerce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05011v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 07:59:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 15:46:02.910533
• Title: Attention Weighted Mixture of Experts with Contrastive Learning for Personalized Ranking in E-commerce
• Title（参考訳）: 電子商取引における個人格付けのためのコントラスト学習専門家の注意重み付け
• Authors: Juan Gong, Zhenlin Chen, Chaoyi Ma, Zhuojian Xiao, Haonan Wang, Guoyu Tang, Lin Liu, Sulong Xu, Bo Long, Yunjiang Jiang
• Abstract要約: 本稿では,個人格付けのためのコントラスト学習を伴うAW-MoE(Attention Weighted Mixture of Experts)を提案する。 AW-MoEはJDのeコマース検索エンジンでうまく展開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.7796124109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ranking model plays an essential role in e-commerce search and recommendation. An effective ranking model should give a personalized ranking list for each user according to the user preference. Existing algorithms usually extract a user representation vector from the user behavior sequence, then feed the vector into a feed-forward network (FFN) together with other features for feature interactions, and finally produce a personalized ranking score. Despite tremendous progress in the past, there is still room for improvement. Firstly, the personalized patterns of feature interactions for different users are not explicitly modeled. Secondly, most of existing algorithms have poor personalized ranking results for long-tail users with few historical behaviors due to the data sparsity. To overcome the two challenges, we propose Attention Weighted Mixture of Experts (AW-MoE) with contrastive learning for personalized ranking. Firstly, AW-MoE leverages the MoE framework to capture personalized feature interactions for different users. To model the user preference, the user behavior sequence is simultaneously fed into expert networks and the gate network. Within the gate network, one gate unit and one activation unit are designed to adaptively learn the fine-grained activation vector for experts using an attention mechanism. Secondly, a random masking strategy is applied to the user behavior sequence to simulate long-tail users, and an auxiliary contrastive loss is imposed to the output of the gate network to improve the model generalization for these users. This is validated by a higher performance gain on the long-tail user test set. Experiment results on a JD real production dataset and a public dataset demonstrate the effectiveness of AW-MoE, which significantly outperforms state-of-art methods. Notably, AW-MoE has been successfully deployed in the JD e-commerce search engine, ...
• Abstract（参考訳）: ランキングモデルはeコマースの検索とレコメンデーションにおいて重要な役割を果たす。 効果的なランキングモデルでは、ユーザの好みに応じて、パーソナライズされたランキングリストを提供する必要がある。 既存のアルゴリズムは通常、ユーザの動作シーケンスからユーザ表現ベクターを抽出し、そのベクターをフィードフォワードネットワーク(ffn)に送信し、他の機能とともに機能インタラクションを行い、最終的にパーソナライズされたランキングスコアを生成する。 過去の大きな進歩にもかかわらず、改善の余地はまだある。 まず、異なるユーザに対する機能インタラクションのパーソナライズされたパターンは、明示的にモデル化されていない。 第二に、既存のアルゴリズムのほとんどが、データスパーシティによる履歴行動の少ないロングテールユーザーに対して、パーソナライズされたランキング結果が貧弱である。 この2つの課題を克服するために,個別のランク付けのための対照的な学習を伴うAW-MoE(Attention Weighted Mixture of Experts)を提案する。 まず、AW-MoEはMoEフレームワークを利用して、異なるユーザー向けにパーソナライズされた機能インタラクションをキャプチャする。 ユーザの好みをモデル化するために、ユーザ行動シーケンスを専門家ネットワークとゲートネットワークに同時に供給する。 ゲートネットワーク内の1つのゲートユニットと1つのアクティベーションユニットは、アテンション機構を用いて専門家のためのきめ細かいアクティベーションベクトルを適応的に学習するように設計されている。 次に、ユーザ行動シーケンスにランダムマスキング戦略を適用してロングテールユーザをシミュレートし、ゲートネットワークの出力に補助的なコントラスト損失を課し、それらのユーザに対するモデル一般化を改善する。 これはlong-tailユーザテストセットのパフォーマンス向上によって検証される。 JD実運用データセットと公開データセットの実験結果は、最先端の手法を大幅に上回るAW-MoEの有効性を示す。 特に、AW-MoEはJD eコマース検索エンジンでうまく展開されている。

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