論文の概要: Modeling User Retention through Generative Flow Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06043v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 06:22:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 17:09:20.803267
• Title: Modeling User Retention through Generative Flow Networks
• Title（参考訳）: 生成フローネットワークによるユーザ保持のモデル化
• Authors: Ziru Liu, Shuchang Liu, Bin Yang, Zhenghai Xue, Qingpeng Cai, Xiangyu Zhao, Zijian Zhang, Lantao Hu, Han Li, Peng Jiang,
• Abstract要約: フローベースのモデリング技術は、ユーザセッションで推奨される各項目に対する保持報酬をバックプロパガントすることができる。 従来の学習目標と組み合わされたフローは、最終的には、即時フィードバックとユーザ保持の両方に対して、非カウントの累積報酬を最適化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.74982897470852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems aim to fulfill the user's daily demands. While most existing research focuses on maximizing the user's engagement with the system, it has recently been pointed out that how frequently the users come back for the service also reflects the quality and stability of recommendations. However, optimizing this user retention behavior is non-trivial and poses several challenges including the intractable leave-and-return user activities, the sparse and delayed signal, and the uncertain relations between users' retention and their immediate feedback towards each item in the recommendation list. In this work, we regard the retention signal as an overall estimation of the user's end-of-session satisfaction and propose to estimate this signal through a probabilistic flow. This flow-based modeling technique can back-propagate the retention reward towards each recommended item in the user session, and we show that the flow combined with traditional learning-to-rank objectives eventually optimizes a non-discounted cumulative reward for both immediate user feedback and user retention. We verify the effectiveness of our method through both offline empirical studies on two public datasets and online A/B tests in an industrial platform.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、ユーザの日々の要求を満たすことを目的としている。 既存の研究はシステムへのユーザのエンゲージメントの最大化に重点を置いているが、最近は、ユーザがサービスに戻ってくる頻度も、レコメンデーションの品質と安定性を反映している、と指摘されている。 しかし、このユーザの保持行動の最適化は簡単ではないため、難易度の高い離脱・復帰行動、スパース・遅延信号、リコメンデーションリストの各項目に対するユーザの保持行動と即時フィードバックの関係の不確実性など、いくつかの課題が生じる。 本研究では,保持信号がユーザのセッション終了満足度を総合的に推定するものとみなし,確率的フローを通じてその信号を評価することを提案する。 このフローベースモデリング手法は,ユーザセッションの各推奨項目に対するリテンション報酬をバックプロファイリングし,従来の学習目標と組み合わせたフローが,即時フィードバックとユーザリテンションの両方に対して非カウント累積報酬を最適化することを示す。 産業用プラットフォームにおける2つの公開データセットとオンラインA/Bテストのオフライン実験により,本手法の有効性を検証した。

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