Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph Based Long-Term And Short-Term Interest Model for Click-Through Rate Prediction

論文の概要: Graph Based Long-Term And Short-Term Interest Model for Click-Through Rate Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10028v1
Date: Mon, 5 Jun 2023 07:04:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-26 01:48:48.277936
Title: Graph Based Long-Term And Short-Term Interest Model for Click-Through Rate Prediction
Title（参考訳）: クリックスルー率予測のためのグラフに基づく長期・短期金利モデル
Authors: Huinan Sun, Guangliang Yu, Pengye Zhang, Bo Zhang, Xingxing Wang, Dong Wang
Abstract要約: GLSMと呼ばれるグラフに基づく長期短期利害モデルを提案する。長期ユーザ行動のキャプチャのための多目的グラフ構造と、短期情報モデリングのための多シナリオ異種シーケンスモデルと、長期および短期行動からの融合情報に対する適応的融合機構とから構成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.679270588565398
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Click-through rate (CTR) prediction aims to predict the probability that the user will click an item, which has been one of the key tasks in online recommender and advertising systems. In such systems, rich user behavior (viz. long- and short-term) has been proved to be of great value in capturing user interests. Both industry and academy have paid much attention to this topic and propose different approaches to modeling with long-term and short-term user behavior data. But there are still some unresolved issues. More specially, (1) rule and truncation based methods to extract information from long-term behavior are easy to cause information loss, and (2) single feedback behavior regardless of scenario to extract information from short-term behavior lead to information confusion and noise. To fill this gap, we propose a Graph based Long-term and Short-term interest Model, termed GLSM. It consists of a multi-interest graph structure for capturing long-term user behavior, a multi-scenario heterogeneous sequence model for modeling short-term information, then an adaptive fusion mechanism to fused information from long-term and short-term behaviors. Comprehensive experiments on real-world datasets, GLSM achieved SOTA score on offline metrics. At the same time, the GLSM algorithm has been deployed in our industrial application, bringing 4.9% CTR and 4.3% GMV lift, which is significant to the business.
Abstract（参考訳）: クリックスルー率(CTR)予測は、ユーザーが商品をクリックする確率を予測することを目的としている。このようなシステムでは、リッチなユーザ行動(長期的および短期的)が、ユーザの関心を捉える上で大きな価値があることが証明されている。業界とアカデミーは、このトピックに多くの注意を払っており、長期および短期のユーザー行動データを用いたモデリングに対する異なるアプローチを提案している。しかし、未解決の問題もいくつかある。より具体的には,(1)長期行動から情報を抽出するルールとトラルテーションに基づく手法は情報損失を生じやすく,(2)短期行動から情報を抽出するシナリオによらず,単一のフィードバック行動は情報混乱とノイズを引き起こす。このギャップを埋めるために、GLSMと呼ばれるグラフベースの長期短期利害モデルを提案する。長期ユーザ行動のキャプチャのための多目的グラフ構造、短期情報モデリングのための多シナリオ異種シーケンスモデル、長期および短期行動からの融合情報に対する適応的融合機構から構成される。 GLSMは実世界のデータセットに関する総合的な実験を行い、オフラインメトリクスのSOTAスコアを達成した。同時に、glsmアルゴリズムが産業アプリケーションにデプロイされ、4.9%のctrと4.3%のgmvリフトをもたらしました。

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