論文の概要: Diversifying by Intent in Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12327v1
• Date: Mon, 20 May 2024 18:52:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 17:43:12.938920
• Title: Diversifying by Intent in Recommender Systems
• Title（参考訳）: リコメンダシステムにおけるインテントによる多様化
• Authors: Yuyan Wang, Cheenar Banerjee, Samer Chucri, Fabio Soldo, Sriraj Badam, Ed H. Chi, Minmin Chen,
• Abstract要約: 複数のインタラクションやレコメンデーションセッションにまたがって継続するユーザインテントを組み込むことのメリットを示す。 我々は,提案システムの最終段階において,確率論的意図に基づく全ページの多様化フレームワークを開発する。 我々は、世界最大のコンテンツレコメンデーションプラットフォームであるインテントの多様化フレームワークを実験した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.04619904064599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It has become increasingly clear that recommender systems overly focusing on short-term engagement can inadvertently hurt long-term user experience. However, it is challenging to optimize long-term user experience directly as the desired signal is sparse, noisy and manifests over a long horizon. In this work, we show the benefits of incorporating higher-level user understanding, specifically user intents that can persist across multiple interactions or recommendation sessions, for whole-page recommendation toward optimizing long-term user experience. User intent has primarily been investigated within the context of search, but remains largely under-explored for recommender systems. To bridge this gap, we develop a probabilistic intent-based whole-page diversification framework in the final stage of a recommender system. Starting with a prior belief of user intents, the proposed diversification framework sequentially selects items at each position based on these beliefs, and subsequently updates posterior beliefs about the intents. It ensures that different user intents are represented in a page towards optimizing long-term user experience. We experiment with the intent diversification framework on one of the world's largest content recommendation platforms, serving billions of users daily. Our framework incorporates the user's exploration intent, capturing their propensity to explore new interests and content. Live experiments show that the proposed framework leads to an increase in user retention and overall user enjoyment, validating its effectiveness in facilitating long-term planning. In particular, it enables users to consistently discover and engage with diverse contents that align with their underlying intents over time, thereby leading to an improved long-term user experience.
• Abstract（参考訳）: 短期的なエンゲージメントに過度にフォーカスするレコメンダシステムが、必然的に長期的なユーザエクスペリエンスを損なうことは、ますます明白になっている。 しかし、望まれる信号があいまいでノイズがあり、長い視野で現れるため、長期的なユーザーエクスペリエンスを直接最適化することは困難である。 本研究では,複数のインタラクションやレコメンデーションセッションにまたがるユーザインテントを高レベルのユーザ理解を導入することで,長期的なユーザエクスペリエンスを最適化するためのページ全体のレコメンデーションを実現することのメリットを示す。 ユーザインテントは主に検索のコンテキスト内で調査されているが、リコメンダシステムでは探索されていない。 このギャップを埋めるため,提案システムの最終段階において,確率論的意図に基づく全ページ多様化フレームワークを開発する。 従来のユーザ意図の信念から始めると、提案フレームワークはこれらの信念に基づいて各位置の項目を逐次選択し、その後、その意図に関する過去の信念を更新する。 長期ユーザーエクスペリエンスを最適化するために、異なるユーザ意図がページ内で表現されることを保証する。 我々は、世界最大のコンテンツレコメンデーションプラットフォームのひとつで、毎日何十億ものユーザーにサービスを提供しています。 我々のフレームワークは,ユーザの探究意図を取り入れ,新たな関心やコンテンツを探究する機会を捉えている。 ライブ実験により,提案手法がユーザ維持とユーザ満足度の向上につながり,長期計画の促進効果が検証された。 特に、ユーザは、時間とともに基盤となる意図と整合した多様なコンテンツを一貫して発見し、関与することができるため、長期的なユーザーエクスペリエンスが向上する。

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