論文の概要: Deep Evolutional Instant Interest Network for CTR Prediction in Trigger-Induced Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07769v2
• Date: Wed, 17 Jan 2024 03:38:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 11:13:27.139838
• Title: Deep Evolutional Instant Interest Network for CTR Prediction in Trigger-Induced Recommendation
• Title（参考訳）: トリガーリコメンデーションにおけるCTR予測のための深部進化的インスタントネットワーク
• Authors: Zhibo Xiao, Luwei Yang, Tao Zhang, Wen Jiang, Wei Ning and Yujiu Yang
• Abstract要約: 本稿では,TIRシナリオにおけるクリックスルーレート予測のための新しい手法であるDeep Evolutional Instant Interest Network (DEI2N)を提案する。 我々は,ユーザがスクロールダウンした場合の瞬間的関心の強度の動的変化を予測するために,ユーザインスタント・関心モデリング・レイヤを設計する。 オフラインおよび実世界の産業データセットを用いて,本手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.98114897550537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recommendation has been playing a key role in many industries, e.g., e-commerce, streaming media, social media, etc. Recently, a new recommendation scenario, called Trigger-Induced Recommendation (TIR), where users are able to explicitly express their instant interests via trigger items, is emerging as an essential role in many e-commerce platforms, e.g., Alibaba.com and Amazon. Without explicitly modeling the user's instant interest, traditional recommendation methods usually obtain sub-optimal results in TIR. Even though there are a few methods considering the trigger and target items simultaneously to solve this problem, they still haven't taken into account temporal information of user behaviors, the dynamic change of user instant interest when the user scrolls down and the interactions between the trigger and target items. To tackle these problems, we propose a novel method -- Deep Evolutional Instant Interest Network (DEI2N), for click-through rate prediction in TIR scenarios. Specifically, we design a User Instant Interest Modeling Layer to predict the dynamic change of the intensity of instant interest when the user scrolls down. Temporal information is utilized in user behavior modeling. Moreover, an Interaction Layer is introduced to learn better interactions between the trigger and target items. We evaluate our method on several offline and real-world industrial datasets. Experimental results show that our proposed DEI2N outperforms state-of-the-art baselines. In addition, online A/B testing demonstrates the superiority over the existing baseline in real-world production environments.
• Abstract（参考訳）: この勧告は、eコマース、ストリーミングメディア、ソーシャルメディアなど、多くの業界で重要な役割を果たしている。 最近、トリガーによるリコメンデーション(tir)と呼ばれる新しいレコメンデーションシナリオが、ユーザーがトリガーアイテムを通じて即座に興味を表現できるようになり、alibaba.comやamazonなど、多くのeコマースプラットフォームにおいて重要な役割を担っている。 ユーザの興味を明示的にモデル化せずに、従来のレコメンデーションメソッドは通常、TIRで準最適結果を得る。 この問題を解決するためにトリガーとターゲットアイテムを同時に検討する手法はいくつかあるが、ユーザ行動の時間的情報、ユーザがスクロールダウンした際のユーザの瞬間的関心の変化、トリガーとターゲットアイテム間の相互作用を考慮に入れていない。 これらの問題に対処するために、TIRシナリオにおけるクリックスルーレート予測のための新しい手法、Deep Evolutional Instant Interest Network (DEI2N)を提案する。 具体的には,ユーザがスクロールダウンした瞬間関心の強度の動的変化を予測するために,ユーザインスタント関心モデリング層を設計する。 時間情報はユーザ行動モデリングに利用される。 さらに、トリガーとターゲットアイテム間のインタラクションを改善するために、Interaction Layerが導入された。 本手法を複数のオフラインおよび実世界の産業データセットで評価する。 実験の結果,提案したDEI2Nは最先端のベースラインよりも優れていた。 さらに、オンラインA/Bテストは、実運用環境における既存のベースラインよりも優れていることを示す。

関連論文リスト

• Multi-granularity Interest Retrieval and Refinement Network for Long-Term User Behavior Modeling in CTR Prediction [68.90783662117936]
  クリックスルーレート(CTR)の予測は、オンラインパーソナライズプラットフォームにとって不可欠である。 近年の進歩は、リッチなユーザの振る舞いをモデル化することで、CTR予測の性能を大幅に改善できることを示している。 マルチグラニュラリティ興味検索ネットワーク(MIRRN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-22T15:29:05Z)
• Multi-Behavior Sequential Recommendation with Temporal Graph Transformer [66.10169268762014]
  マルチビヘイビア・インタラクティブなパターンを意識した動的ユーザ・イテム関係学習に取り組む。 本稿では,動的短期および長期のユーザ・イテム対話パターンを共同でキャプチャする,TGT(Temporal Graph Transformer)レコメンデーションフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T15:42:54Z)
• RETE: Retrieval-Enhanced Temporal Event Forecasting on Unified Query Product Evolutionary Graph [18.826901341496143]
  時間的イベント予測は、統合クエリ製品進化グラフにおける新しいユーザ行動予測タスクである。 本稿では,新しいイベント予測フレームワークを提案する。 既存手法とは違って,グラフ全体の大まかに連結されたエンティティを通じてユーザ表現を強化する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-12T19:27:56Z)
• Deep Interest Highlight Network for Click-Through Rate Prediction in Trigger-Induced Recommendation [15.490873353133363]
  本稿では,トリガー誘導レコメンデーション(TIR, Trigger-induced Recommendation)という新たなレコメンデーション問題を提案する。 そこで本研究では,クリックスルーレート(CTR)予測のための,DIHN(Deep Interest Highlight Network)と呼ばれる新しい推奨手法を提案する。 1)ユーザインテントネットワーク(UIN)、2)トリガーアイテムに対するユーザの意図を正確に予測するための正確な確率スコアを生成する、2)統合埋め込みモジュール(FEM)、そして、UINからの予測に基づいてトリガーアイテムとターゲットアイテムの埋め込みを適応的に融合する、3)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-05T08:40:30Z)
• Knowledge-Enhanced Hierarchical Graph Transformer Network for Multi-Behavior Recommendation [56.12499090935242]
  本研究では,ユーザとレコメンデータシステムにおける項目間の多種類の対話パターンを探索する知識強化階層型グラフトランスフォーマネットワーク(KHGT)を提案する。 KHGTはグラフ構造化ニューラルネットワーク上に構築され、タイプ固有の振る舞い特性をキャプチャする。 KHGTは、様々な評価設定において、最先端のレコメンデーション手法よりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T09:44:00Z)
• Learning Dual Dynamic Representations on Time-Sliced User-Item Interaction Graphs for Sequential Recommendation [62.30552176649873]
  シーケンシャルレコメンデーションのための動的表現学習モデル(DRL-SRe)を考案する。 両面から動的に特徴付けるためのユーザ・イテム相互作用をモデル化するため,提案モデルでは,時間スライス毎にグローバルなユーザ・イテム相互作用グラフを構築した。 モデルが微粒な時間情報を捕捉することを可能にするため,連続時間スライス上での補助的時間予測タスクを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T07:44:27Z)
• From Implicit to Explicit feedback: A deep neural network for modeling sequential behaviours and long-short term preferences of online users [3.464871689508835]
  暗黙的かつ明示的なフィードバックは、有用な推奨のために異なる役割を持つ。 ユーザの嗜好は,長期的利益と短期的利益の組み合わせである,という仮説から導かれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-26T16:59:20Z)
• Dynamic Graph Collaborative Filtering [64.87765663208927]
  動的レコメンデーションは,逐次データに基づくリアルタイム予測を提供するレコメンデータシステムにとって不可欠である。 本稿では、動的グラフを利用して協調関係とシーケンシャル関係をキャプチャする新しいフレームワーク、Dynamic Graph Collaborative Filtering (DGCF)を提案する。 提案手法は, 動的協調情報の統合の有効性を示すため, 動作繰り返しの少ないデータセットでは高い性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T04:16:24Z)
• Multi-Interactive Attention Network for Fine-grained Feature Learning in CTR Prediction [48.267995749975476]
  クリックスルー率(ctr)予測シナリオでは、ユーザのシーケンシャルな動作を利用してユーザの関心を捉える。 既存の手法は主にユーザの行動に注意を払っているが、CTR予測には必ずしも適していない。 マルチインタラクティブ・アテンション・ネットワーク (MIAN) を提案し, 各種微細な特徴間の潜在関係を総合的に抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-13T05:46:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。