論文の概要: Rethinking Large-scale Pre-ranking System: Entire-chain Cross-domain Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08039v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 05:14:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-14 12:50:03.738739
• Title: Rethinking Large-scale Pre-ranking System: Entire-chain Cross-domain Models
• Title（参考訳）: 大規模プレグレードシステムの再考:エンチアチェーンクロスドメインモデル
• Abstract要約: 既存の事前のアプローチは主に、チェーン全体のデータ依存を無視しているため、サンプル選択バイアスの問題に対処する。 本稿では,カスケードステージ全体のサンプルを有効活用し,SSB問題を効果的に緩和するEntire-chain Cross-domain Models (ECM)を提案する。 また,先行精度を向上させるために,ECMMという微細なニューラルネットワーク構造を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial systems such as recommender systems and online advertising, have been widely equipped with multi-stage architectures, which are divided into several cascaded modules, including matching, pre-ranking, ranking and re-ranking. As a critical bridge between matching and ranking, existing pre-ranking approaches mainly endure sample selection bias (SSB) problem owing to ignoring the entire-chain data dependence, resulting in sub-optimal performances. In this paper, we rethink pre-ranking system from the perspective of the entire sample space, and propose Entire-chain Cross-domain Models (ECM), which leverage samples from the whole cascaded stages to effectively alleviate SSB problem. Besides, we design a fine-grained neural structure named ECMM to further improve the pre-ranking accuracy. Specifically, we propose a cross-domain multi-tower neural network to comprehensively predict for each stage result, and introduce the sub-networking routing strategy with $L0$ regularization to reduce computational costs. Evaluations on real-world large-scale traffic logs demonstrate that our pre-ranking models outperform SOTA methods while time consumption is maintained within an acceptable level, which achieves better trade-off between efficiency and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムやオンライン広告といった産業システムは、マッチング、プレランク、ランク付け、再ランク付けを含むいくつかのカスケードモジュールに分割された多段階アーキテクチャを広く備えている。 マッチングとランキングの間に重要な橋渡しとして、既存のプリグレードのアプローチは主に、チェーン全体のデータ依存を無視した耐久サンプル選択バイアス(SSB)の問題である。 本稿では, サンプル空間全体の観点から, 事前評価システムを再考し, カスケードステージ全体のサンプルを活用する全鎖クロスドメインモデル(ecm)を提案し, ssb問題を効果的に解決する。 さらに,先行精度を向上させるために,ECMMと呼ばれる微細なニューラルネットワーク構造を設計する。 具体的には、各ステージ結果を網羅的に予測するクロスドメインマルチトワーニューラルネットワークを提案し、計算コストを削減するために、$L0$正規化によるサブネットワークルーティング戦略を導入する。 実世界の大規模トラヒックログの評価では、私たちのプレグレードモデルはSOTA法より優れており、時間消費は許容範囲内で維持され、効率と有効性の間のトレードオフがより良好であることを示す。

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