論文の概要: Beyond Item Dissimilarities: Diversifying by Intent in Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12327v3
- Date: Fri, 10 Jan 2025 18:30:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-13 15:24:59.582485
- Title: Beyond Item Dissimilarities: Diversifying by Intent in Recommender Systems
- Title（参考訳）: アイテムの相違を超えて: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: 我々は,提案システムの最終段階を対象とした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。
われわれは、世界最大のビデオレコメンデーションプラットフォームであるYouTubeの意図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:
- Abstract: It has become increasingly clear that recommender systems that overly focus on short-term engagement prevents users from exploring diverse interests, ultimately hurting long-term user experience. To tackle this challenge, numerous diversification algorithms have been proposed. These algorithms typically rely on measures of item similarity, aiming to maximize the dissimilarity across items in the final set of recommendations. However, in this work, we demonstrate the benefits of going beyond item-level similarities by utilizing higher-level user understanding--specifically, user intents that persist across multiple interactions--in diversification. Our approach is motivated by the observation that user behaviors on online platforms are largely driven by their underlying intents. Therefore, recommendations should ensure that diverse user intents are accurately represented. While intent has primarily been studied in the context of search, it is less clear how to incorporate real-time dynamic intent predictions into recommender systems. To address this gap, we develop a probabilistic intent-based whole-page diversification framework for the final stage of a recommender system. Starting with a prior belief of user intents, the proposed framework sequentially selects items for each position based on these beliefs and subsequently updates posterior beliefs about the intents. This approach ensures that different user intents are represented on a page, towards optimizing long-term user experience. We experiment with the intent diversification framework on YouTube, the world's largest video recommendation platform, serving billions of users daily. Live experiments on a diverse set of intents show that the proposed framework increases Daily Active Users (DAU) and overall user enjoyment, validating its effectiveness in facilitating long-term planning.
- 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デーションシステムは、ユーザが多様な関心事を探るのを防ぎ、究極的には長期的なユーザー体験を損なうことは、ますます明らかになっている。
この課題に対処するために、多くの多様化アルゴリズムが提案されている。
これらのアルゴリズムは通常、アイテムの類似度の測定に頼り、最終セットの推奨項目間の相違性を最大化することを目的としている。
しかし,本研究では,複数のインタラクションにまたがる高レベルなユーザ理解,特にユーザ意図の多様性を活用することで,アイテムレベルの類似性を超えたメリットを実証する。
当社のアプローチは,オンラインプラットフォーム上でのユーザ行動は,その基盤となる意図によって大きく左右される,という観察に動機付けられています。
したがって、リコメンデーションは、多様なユーザの意図が正確に表現されることを保証する必要がある。
インテントは主に検索の文脈で研究されているが、リアルタイムな動的インテント予測をレコメンデーションシステムに組み込む方法は明らかになっていない。
このギャップに対処するために,提案システムの最終段階のための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。
提案手法は,ユーザの意図に対する以前の信念から始まり,これらの信念に基づいて各位置の項目を順次選択し,その後,意図に関する後続の信念を更新する。
このアプローチにより、長期ユーザーエクスペリエンスの最適化に向けて、異なるユーザ意図がページ上に表現されることが保証される。
われわれは、世界最大のビデオレコメンデーションプラットフォームであるYouTube上で、毎日何十億ものユーザーに配信する意図の多様化フレームワークを実験した。
様々な意図のライブ実験により、提案フレームワークはデイリーアクティブユーザー(DAU)と全体のユーザ満足度を高め、長期計画を促進する効果を検証した。
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