論文の概要: UniMatch: A Unified User-Item Matching Framework for the Multi-purpose Merchant Marketing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09989v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 13:49:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 13:46:17.729360
• Title: UniMatch: A Unified User-Item Matching Framework for the Multi-purpose Merchant Marketing
• Title（参考訳）: UniMatch: 多目的マーチャントマーケティングのための統一ユーザ項目マッチングフレームワーク
• Authors: Qifang Zhao, Tianyu Li, Meng Du, Yu Jiang, Qinghui Sun, Zhongyao Wang, Hong Liu, Huan Xu
• Abstract要約: 1つのモデルでアイテムレコメンデーションとユーザターゲティングを同時に行うために,統合されたユーザイテムマッチングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、最先端の手法と比較して大幅に性能が向上し、計算資源や日々のメンテナンスにかかるコストが大幅に削減された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.459774494479227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When doing private domain marketing with cloud services, the merchants usually have to purchase different machine learning models for the multiple marketing purposes, leading to a very high cost. We present a unified user-item matching framework to simultaneously conduct item recommendation and user targeting with just one model. We empirically demonstrate that the above concurrent modeling is viable via modeling the user-item interaction matrix with the multinomial distribution, and propose a bidirectional bias-corrected NCE loss for the implementation. The proposed loss function guides the model to learn the user-item joint probability $p(u,i)$ instead of the conditional probability $p(i|u)$ or $p(u|i)$ through correcting both the users and items' biases caused by the in-batch negative sampling. In addition, our framework is model-agnostic enabling a flexible adaptation of different model architectures. Extensive experiments demonstrate that our framework results in significant performance gains in comparison with the state-of-the-art methods, with greatly reduced cost on computing resources and daily maintenance.
• Abstract（参考訳）: プライベートドメインマーケティングをクラウドサービスで行う場合、商店は通常、複数のマーケティング目的のために異なる機械学習モデルを購入する必要があり、非常に高いコストがかかる。 1つのモデルでアイテムレコメンデーションとユーザターゲティングを同時に行うための統合されたユーザイテムマッチングフレームワークを提案する。 本稿は,ユーザ-イテム相互作用行列と多項分布をモデル化することで,上記の並列モデリングが実現可能であることを実証的に証明し,その実装のための双方向バイアス補正NCE損失を提案する。 提案する損失関数は,条件付き確率 $p(i|u)$ または $p(u|i)$ の代わりに,バッチ内負サンプリングによるユーザとアイテムのバイアスを補正することによって,ユーザとアイテムの合同確率 $p(u,i)$ を学習するようにモデルを誘導する。 さらに、当社のフレームワークはモデルに依存しない、異なるモデルアーキテクチャの柔軟な適応を可能にする。 広範な実験によって、我々のフレームワークは最先端の手法に比べて大幅にパフォーマンスが向上し、計算リソースや日々のメンテナンスにかかるコストが大幅に削減されたことが示されました。

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