論文の概要: Ad Recommendation in a Collapsed and Entangled World
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00793v1
- Date: Thu, 22 Feb 2024 22:47:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 00:10:58.811363
- Title: Ad Recommendation in a Collapsed and Entangled World
- Title(参考訳): 崩壊と絡み合った世界での広告レコメンデーション
- Authors: Junwei Pan, Wei Xue, Ximei Wang, Haibin Yu, Xun Liu, Shijie Quan,
Xueming Qiu, Dapeng Liu, Lei Xiao, Jie Jiang
- Abstract要約: この作業は、Tencentの広告レコメンデーションチームの過去10年間の継続的な取り組みに基づいている。
一般的な設計原則を要約するだけでなく、既製のソリューションや分析ツールのシリーズも提示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.87656632621973
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present an industry ad recommendation system, paying
attention to the challenges and practices of learning appropriate
representations. Our study begins by showcasing our approaches to preserving
priors when encoding features of diverse types into embedding representations.
Specifically, we address sequence features, numeric features, pre-trained
embedding features, as well as sparse ID features. Moreover, we delve into two
pivotal challenges associated with feature representation: the dimensional
collapse of embeddings and the interest entanglement across various tasks or
scenarios. Subsequently, we propose several practical approaches to effectively
tackle these two challenges. We then explore several training techniques to
facilitate model optimization, reduce bias, and enhance exploration.
Furthermore, we introduce three analysis tools that enable us to
comprehensively study feature correlation, dimensional collapse, and interest
entanglement. This work builds upon the continuous efforts of Tencent's ads
recommendation team in the last decade. It not only summarizes general design
principles but also presents a series of off-the-shelf solutions and analysis
tools. The reported performance is based on our online advertising platform,
which handles hundreds of billions of requests daily, serving millions of ads
to billions of users.
- Abstract(参考訳): 本稿では,適切な表現を学習する上での課題と実践に注意を払って,業界広告レコメンデーションシステムを提案する。
本研究は,多様な型の特徴を組込み表現にエンコードする場合の優先度保存へのアプローチを示すことから開始する。
具体的には、シーケンス機能、数値機能、事前訓練された埋め込み機能、スパースID機能に対処する。
さらに,特徴表現に関連する2つの重要な課題を探索する。埋め込みの次元的崩壊と,様々なタスクやシナリオにおける関心の絡み合いである。
次に,これら2つの課題を効果的に解決するための実践的アプローチを提案する。
次に,モデル最適化の促進,バイアス低減,探索の促進を目的として,いくつかのトレーニング手法を検討した。
さらに,特徴相関,次元崩壊,興味の絡み合いを包括的に研究できる3つの解析ツールを提案する。
この作業は、Tencentの広告レコメンデーションチームの過去10年間の継続的な取り組みに基づいている。
一般的な設計原則を要約するだけでなく、既製のソリューションや分析ツールのシリーズも提示する。
報告されたパフォーマンスは、当社のオンライン広告プラットフォームに基づいており、毎日数十億のリクエストを処理し、何百万もの広告を数十億のユーザーに提供する。
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