論文の概要: Mobile Supply: The Last Piece of Jigsaw of Recommender System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03855v1
- Date: Mon, 7 Aug 2023 18:06:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 15:13:14.124221
- Title: Mobile Supply: The Last Piece of Jigsaw of Recommender System
- Title（参考訳）: モバイルサプライ: Recommender システムの Jigsaw の最後のピース
- Authors: Zhenhao Jiang, Biao Zeng, Hao Feng, Jin Liu, Jie Zhang, Jia Jia, Ning
Hu
- Abstract要約: モバイルランキングは、現在のページでしかアイテムをソートできないので、1回か2回呼ばれても機能しない。
モバイルサプライは、エッジサイドレコメンデータシステムとユーザエクスペリエンスのパフォーマンスをさらに向上させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.56034842580895
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recommendation system is a fundamental functionality of online platforms.
With the development of computing power of mobile phones, some researchers have
deployed recommendation algorithms on users' devices to solve the problems of
data transmission delay and pagination mechanism. However, the existing
edge-side mobile rankings cannot completely solve the problem of pagination
mechanism. The mobile rankings can only sort the items on the current page, so
it will not work if it is called once or twice. Besides, after the user has
viewed the items of interest to the user on the current page, the user refresh
to get a new page of items. This will make the mobile ranking model do a lot of
useless work and affect the user's immersive experience. In order to solve the
pagination mechanism problem, we propose a completely new module in the
pipeline of recommender named Mobile Supply. The pipeline of recommender system
is extended to "retrival->pre-ranking->ranking->re-ranking->Mobile
Supply->mobile ranking". Specifically, we introduce the concept of list value
and use point-wise method to approximate list-wise estimation. We also design a
new mobile ranking named device-aware mobile ranking considering the difference
of mobile devices tailored to the new pipeline. Extensive offline and online
experiments show the superiority of our proposed method and prove that Mobile
Supply can further improve the performance of edge-side recommender system and
user experience. Mobile Supply has been deployed on the homepage page of a
large-scale online food platform and has yielded considerable profits in our
business.
- Abstract（参考訳）: 推薦システムはオンラインプラットフォームの基本機能である。
携帯電話のコンピューティング能力の発展に伴い、データ転送遅延とページネーション機構の問題を解決するために、ユーザのデバイスに推奨アルゴリズムを配置した研究者もいる。
しかし、既存のエッジサイドモバイルランキングでは、ページネーション機構の問題は完全に解決できない。
モバイルのランキングは、現在のページにあるアイテムのみをソートできるので、1回または2回呼び出されても動作しない。
さらに、ユーザが現在のページで関心のあるアイテムを見た後、ユーザはリフレッシュして、新しいページのアイテムを取得します。
これにより、モバイルランキングモデルは役に立たない作業が多くなり、ユーザの没入感に影響を与えます。
ページネーション機構の問題を解決するために,モバイル・サプライという推薦者のパイプラインに全く新しいモジュールを提案する。
推薦システムのパイプラインは、"retrival->pre- rank->level->re- rank->Mobile supply->mobile ranking"に拡張されている。
具体的には、リスト値の概念を導入し、ポイントワイド法を用いてリストワイド推定を行う。
また、新しいパイプラインに合わせたモバイルデバイスの違いを考慮して、デバイス対応モバイルランキングという新しいモバイルランキングも設計する。
大規模なオフラインおよびオンライン実験は提案手法の優位性を示し,モバイルサプライがエッジ側レコメンデータシステムとユーザエクスペリエンスをより向上させることができることを示す。
モバイルサプライは大規模なオンラインフードプラットフォームのホームページに展開されており、当社のビジネスでかなりの利益を上げています。
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