Fugu-MT 論文翻訳(概要): Temporal Interest Network for User Response Prediction

論文の概要: Temporal Interest Network for User Response Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08487v4
Date: Wed, 3 Jul 2024 23:28:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 01:11:44.780991
Title: Temporal Interest Network for User Response Prediction
Title（参考訳）: ユーザ反応予測のための時間的関心ネットワーク
Authors: Haolin Zhou, Junwei Pan, Xinyi Zhou, Xihua Chen, Jie Jiang, Xiaofeng Gao, Guihai Chen,
Abstract要約: 本稿では,行動と対象間の意味的・時間的相関を同時に捉えるための時間的関心ネットワーク(TIN)を提案する。 TINは2023年10月から運用に成功し、WeChat Momentsのトラフィックに対応している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.95334897033641
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: User response prediction is essential in industrial recommendation systems, such as online display advertising. Among all the features in recommendation models, user behaviors are among the most critical. Many works have revealed that a user's behavior reflects her interest in the candidate item, owing to the semantic or temporal correlation between behaviors and the candidate. While the literature has individually examined each of these correlations, researchers have yet to analyze them in combination, that is, the semantic-temporal correlation. We empirically measure this correlation and observe intuitive yet robust patterns. We then examine several popular user interest models and find that, surprisingly, none of them learn such correlation well. To fill this gap, we propose a Temporal Interest Network (TIN) to capture the semantic-temporal correlation simultaneously between behaviors and the target. We achieve this by incorporating target-aware temporal encoding, in addition to semantic encoding, to represent behaviors and the target. Furthermore, we conduct explicit 4-way interaction by deploying target-aware attention and target-aware representation to capture both semantic and temporal correlation. We conduct comprehensive evaluations on two popular public datasets, and our proposed TIN outperforms the best-performing baselines by 0.43% and 0.29% on GAUC, respectively. During online A/B testing in Tencent's advertising platform, TIN achieves 1.65% cost lift and 1.93% GMV lift over the base model. It has been successfully deployed in production since October 2023, serving the WeChat Moments traffic. We have released our code at https://github.com/zhouxy1003/TIN.
Abstract（参考訳）: オンラインディスプレイ広告のような産業レコメンデーションシステムでは,ユーザ反応の予測が不可欠である。レコメンデーションモデルのすべての機能の中で、ユーザの振る舞いが最も重要になります。多くの研究で、ユーザの行動は、行動と候補者の間の意味的あるいは時間的相関から、候補項目に対するユーザの関心を反映していることが明らかになっている。論文はそれぞれの相関関係を個別に検討しているが、研究者はまだそれらを意味的・時間的相関関係(意味的・時間的相関関係)と組み合わせて分析していない。我々はこの相関を経験的に測定し、直感的で頑健なパターンを観察する。そして、いくつかの人気ユーザー関心モデルを調べ、驚くべきことに、誰もそのような相関関係をうまく学ばないということに気付きました。このギャップを埋めるために,行動と対象間の意味的時間的相関を同時に捉えるための時間的関心ネットワーク(TIN)を提案する。これを実現するために,意味的エンコーディングに加えて,対象を意識したテンポラルエンコーディングを組み込んで行動や対象を表現する。さらに,ターゲット認識とターゲット認識表現を配置して,意味的・時間的相関を捉えることで,明示的な4方向インタラクションを行う。我々は2つの人気のある公開データセットに対して総合的な評価を行い、提案したTINはGAUCにおいてそれぞれ0.43%、0.29%で最高のパフォーマンスのベースラインを上回ります。 Tencentの広告プラットフォームにおけるオンラインA/Bテストでは、TINは1.65%のコストリフトと1.93%のGMVリフトを達成した。 2023年10月から運用に成功し、WeChat Momentsのトラフィックを処理した。コードをhttps://github.com/zhouxy1003/TINでリリースしました。

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