論文の概要: Click-Conversion Multi-Task Model with Position Bias Mitigation for Sponsored Search in eCommerce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16060v1
• Date: Sat, 29 Jul 2023 19:41:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 17:56:39.582255
• Title: Click-Conversion Multi-Task Model with Position Bias Mitigation for Sponsored Search in eCommerce
• Title（参考訳）: eコマースにおけるスポンサー付き検索のための位置バイアス緩和によるクリック変換マルチタスクモデル
• Authors: Yibo Wang, Yanbing Xue, Bo Liu, Musen Wen, Wenting Zhao, Stephen Guo, Philip S. Yu
• Abstract要約: 位置認識型クリック変換(PACC)と位置埋め込み(PACC-PE)によるPACCの2つの位置バイアスのない予測モデルを提案する。 Eコマースが支援する製品検索データセットの実験により、提案したモデルではランキングの有効性が向上し、CTRとCVRの予測における位置バイアスを大幅に軽減できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.211924408864355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Position bias, the phenomenon whereby users tend to focus on higher-ranked items of the search result list regardless of the actual relevance to queries, is prevailing in many ranking systems. Position bias in training data biases the ranking model, leading to increasingly unfair item rankings, click-through-rate (CTR), and conversion rate (CVR) predictions. To jointly mitigate position bias in both item CTR and CVR prediction, we propose two position-bias-free CTR and CVR prediction models: Position-Aware Click-Conversion (PACC) and PACC via Position Embedding (PACC-PE). PACC is built upon probability decomposition and models position information as a probability. PACC-PE utilizes neural networks to model product-specific position information as embedding. Experiments on the E-commerce sponsored product search dataset show that our proposed models have better ranking effectiveness and can greatly alleviate position bias in both CTR and CVR prediction.
• Abstract（参考訳）: 位置バイアス( position bias)は、検索の実際の関連性に関わらず検索結果リストの上位項目に集中する傾向のある現象であり、多くのランキングシステムで一般的である。 トレーニングデータの位置バイアスはランキングモデルに偏りを生じさせ、不公平な項目ランキング、クリックスルーレート(CTR)、コンバージョンレート(CVR)予測をもたらす。 項目CTRとCVR予測の両方における位置バイアスを緩和するため、位置バイアスのないCTRとCVR予測モデルとして、位置認識クリック変換(PACC)と位置埋め込みによるPACC(PACC-PE)を提案する。 PACCは確率分解に基づいて構築され、位置情報を確率としてモデル化する。 PACC-PEは、ニューラルネットワークを使用して製品固有の位置情報を埋め込みとしてモデル化する。 Eコマースが支援する製品検索データセットの実験から,提案したモデルではランキングの有効性が向上し,CTRおよびCVR予測における位置バイアスを大幅に軽減できることが示された。

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