Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Ensemble Shape Calibration: Multi-Field Post-hoc Calibration in Online Advertising

論文の概要: Deep Ensemble Shape Calibration: Multi-Field Post-hoc Calibration in Online Advertising

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09507v2
Date: Tue, 21 May 2024 02:16:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-22 18:41:35.673390
Title: Deep Ensemble Shape Calibration: Multi-Field Post-hoc Calibration in Online Advertising
Title（参考訳）: ディープエンサンブルシェイプキャリブレーション:オンライン広告におけるマルチフィールドポストホックキャリブレーション
Authors: Shuai Yang, Hao Yang, Zhuang Zou, Linhe Xu, Shuo Yuan, Yifan Zeng,
Abstract要約: eコマース広告のシナリオでは、Click-Through Rate(CTR)とConversion Rate(CVR)に基づいて真の確率(キャリブレーションされた見積)を推定することが重要である。従来の研究では、キャリブレーション問題に対処するためのソリューションが数多く導入されている。本稿では,関数表現機能とデータ利用機能の両方を強化する革新的な基底キャリブレーション機能を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.441925127670308
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the e-commerce advertising scenario, estimating the true probabilities (known as a calibrated estimate) on Click-Through Rate (CTR) and Conversion Rate (CVR) is critical. Previous research has introduced numerous solutions for addressing the calibration problem. These methods typically involve the training of calibrators using a validation set and subsequently applying these calibrators to correct the original estimated values during online inference. However, what sets e-commerce advertising scenarios apart is the challenge of multi-field calibration. Multi-field calibration requires achieving calibration in each field. In order to achieve multi-field calibration, it is necessary to have a strong data utilization ability. Because the quantity of pCTR specified range for a single field-value (such as user ID and item ID) sample is relatively small, this makes the calibrator more difficult to train. However, existing methods have difficulty effectively addressing these issues. To solve these problems, we propose a new method named Deep Ensemble Shape Calibration (DESC). In terms of business understanding and interpretability, we decompose multi-field calibration into value calibration and shape calibration. We introduce innovative basis calibration functions, which enhance both function expression capabilities and data utilization by combining these basis calibration functions. A significant advancement lies in the development of an allocator capable of allocating the most suitable calibrators to different estimation error distributions within diverse fields and values. We achieve significant improvements in both public and industrial datasets. In online experiments, we observe a +2.5% increase in CVR and +4.0% in GMV (Gross Merchandise Volume). Our code is now available at: https://github.com/HaoYang0123/DESC.
Abstract（参考訳）: eコマース広告のシナリオでは、Click-Through Rate(CTR)とConversion Rate(CVR)に基づいて真の確率(キャリブレーションされた見積)を推定することが重要である。従来の研究では、キャリブレーション問題に対処するためのソリューションが数多く導入されている。これらの方法は通常、バリデーションセットを使用してキャラブレータのトレーニングを行い、その後、オンライン推論中に元の推定値を修正するためにこれらのキャラブレータを適用します。しかし、eコマース広告のシナリオを分けるのは、マルチフィールドキャリブレーションの課題だ。マルチフィールドキャリブレーションは各フィールドでキャリブレーションを行う必要がある。マルチフィールドキャリブレーションを実現するためには,強力なデータ利用能力が必要である。単一のフィールド値(ユーザIDやアイテムIDなど)に対するpCTR指定範囲は比較的小さいため、キャリブレータの訓練が困難になる。しかし,既存の手法ではこれらの問題を効果的に解決することは困難である。これらの問題を解決するために,Deep Ensemble Shape Calibration (DESC) と呼ばれる新しい手法を提案する。ビジネス理解と解釈可能性の観点から,マルチフィールドキャリブレーションを値キャリブレーションと形状キャリブレーションに分解する。本稿では,これらの基本キャリブレーション関数を組み合わせることで,関数表現機能とデータ利用性を両立させる,革新的な基底キャリブレーション関数を提案する。重要な進歩は、様々な分野や値の異なる推定誤差分布に最適なキャリブレータを割り当てることができるアロケータの開発である。パブリックデータセットとインダストリアルデータセットの両方において、大幅な改善を実現しています。オンライン実験では、CVRの+2.5%増加とGMVの+4.0%増加を観察する(Gross Merchandise Volume)。私たちのコードは、https://github.com/HaoYang0123/DESC.comで利用可能です。

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