論文の概要: Deep Group Interest Modeling of Full Lifelong User Behaviors for CTR Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10764v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 06:36:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-27 00:50:11.890553
• Title: Deep Group Interest Modeling of Full Lifelong User Behaviors for CTR Prediction
• Title（参考訳）: CTR予測のための全生涯ユーザ行動の深部グループ関心モデリング
• Authors: Qi Liu, Xuyang Hou, Haoran Jin, jin Chen, Zhe Wang, Defu Lian, Tan Qu, Jia Cheng, Jun Lei
• Abstract要約: Deep Group Interest Network (DGIN) は、ユーザーの行動履歴をモデル化するエンド・ツー・エンドの手法である。 DGINグルーピングはO(104)からO(102)までの行動長を著しく減少させる 我々は、生涯の行動シーケンスから、同じ項目_idと候補項目を共有する行動のサブセットを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.391637634812714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting users' interests from their lifelong behavior sequence is crucial for predicting Click-Through Rate (CTR). Most current methods employ a two-stage process for efficiency: they first select historical behaviors related to the candidate item and then deduce the user's interest from this narrowed-down behavior sub-sequence. This two-stage paradigm, though effective, leads to information loss. Solely using users' lifelong click behaviors doesn't provide a complete picture of their interests, leading to suboptimal performance. In our research, we introduce the Deep Group Interest Network (DGIN), an end-to-end method to model the user's entire behavior history. This includes all post-registration actions, such as clicks, cart additions, purchases, and more, providing a nuanced user understanding. We start by grouping the full range of behaviors using a relevant key (like item_id) to enhance efficiency. This process reduces the behavior length significantly, from O(10^4) to O(10^2). To mitigate the potential loss of information due to grouping, we incorporate two categories of group attributes. Within each group, we calculate statistical information on various heterogeneous behaviors (like behavior counts) and employ self-attention mechanisms to highlight unique behavior characteristics (like behavior type). Based on this reorganized behavior data, the user's interests are derived using the Transformer technique. Additionally, we identify a subset of behaviors that share the same item_id with the candidate item from the lifelong behavior sequence. The insights from this subset reveal the user's decision-making process related to the candidate item, improving prediction accuracy. Our comprehensive evaluation, both on industrial and public datasets, validates DGIN's efficacy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: クリックスルー率(ctr)の予測には,生涯行動シーケンスからユーザの興味を抽出することが不可欠である。 現在のほとんどの手法では、2段階のプロセスで効率を保ち、まず候補項目に関連する過去の行動を選択し、次にこの狭められた動作サブシーケンスからユーザの興味を推定する。 この2段階のパラダイムは有効ではあるが、情報損失につながる。 ユーザの生涯クリック行動のみを使用すると、興味の完全な図が提供されないため、パフォーマンスが最適以下になる。 本研究では,ユーザの行動履歴をモデル化するエンドツーエンド手法であるDeep Group Interest Network(DGIN)を紹介する。 これには、クリック、カートの追加、購入など、登録後のすべてのアクションが含まれており、ユーザ理解が微妙である。 まず、関連するキー(Item_idなど)を使用して、すべての振る舞いをグループ化して効率を高めることから始めます。 このプロセスは、挙動長をo(10^4)からo(10^2)に大幅に短縮する。 グループ化による情報の潜在的な損失を軽減するために,グループ属性の2つのカテゴリを組み込んだ。 各グループ内では,様々な異種行動(行動数など)に関する統計情報を算出し,ユニークな行動特性(行動タイプなど)を強調するセルフ・アテンション機構を用いる。 この再編成行動データに基づいて,Transformer 技術を用いてユーザの興味を導出する。 さらに、寿命の長い行動シーケンスから、同じ項目_idと候補項目を共有する行動のサブセットを同定する。 このサブセットからの洞察は、候補項目に関するユーザの意思決定プロセスを明らかにし、予測精度を向上させる。 産業データと公共データの両方について総合評価を行い,dginの有効性と効率性について検証した。

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