論文の概要: MultiSlot ReRanker: A Generic Model-based Re-Ranking Framework in Recommendation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06293v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 23:17:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 20:44:00.019047
• Title: MultiSlot ReRanker: A Generic Model-based Re-Ranking Framework in Recommendation Systems
• Title（参考訳）: MultiSlot ReRanker:レコメンデーションシステムにおけるジェネリックモデルに基づくリランキングフレームワーク
• Authors: Qiang Charles Xiao, Ajith Muralidharan, Birjodh Tiwana, Johnson Jia, Fedor Borisyuk, Aman Gupta, Dawn Woodard
• Abstract要約: 本稿では,汎用モデルに基づくリグレードフレームワークであるMultiSlot ReRankerを提案し,その妥当性,多様性,鮮度を同時に最適化する。 我々は,OpenAI GymをRayフレームワークに統合したマルチスロットリグレードシミュレータを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0232112783722
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a generic model-based re-ranking framework, MultiSlot ReRanker, which simultaneously optimizes relevance, diversity, and freshness. Specifically, our Sequential Greedy Algorithm (SGA) is efficient enough (linear time complexity) for large-scale production recommendation engines. It achieved a lift of $+6\%$ to $ +10\%$ offline Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) which is mainly due to explicitly modeling mutual influences among items of a list, and leveraging the second pass ranking scores of multiple objectives. In addition, we have generalized the offline replay theory to multi-slot re-ranking scenarios, with trade-offs among multiple objectives. The offline replay results can be further improved by Pareto Optimality. Moreover, we've built a multi-slot re-ranking simulator based on OpenAI Gym integrated with the Ray framework. It can be easily configured for different assumptions to quickly benchmark both reinforcement learning and supervised learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,妥当性,多様性,鮮度を同時に最適化する汎用モデルに基づくマルチスロットリランクフレームワークであるmultislot rerankerを提案する。 具体的には,SGA(Sequential Greedy Algorithm)は大規模生産レコメンデーションエンジンに十分な効率(線形時間複雑性)を持つ。 これは、リストの項目間の相互影響を明示的にモデル化し、複数の目的の2番目のパスランキングスコアを活用するために、受信機の動作特性であるCurve (AUC)の下で、+6\%$から$ +10\%$オフラインエリアを達成した。 さらに,オフラインリプレイ理論をマルチスロットリランキングシナリオに一般化し,複数の目的間のトレードオフを行った。 オフラインの再生結果はPareto Optimalityによってさらに改善される。 さらに,ray フレームワークと統合した openai gym をベースとするマルチスロット再ランキングシミュレータを構築した。 異なる仮定に対して簡単に設定でき、強化学習と教師付き学習アルゴリズムの両方を素早くベンチマークすることができる。

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