論文の概要: ADSNet: Cross-Domain LTV Prediction with an Adaptive Siamese Network in Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10517v1
• Date: Sat, 15 Jun 2024 06:04:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 00:02:58.979038
• Title: ADSNet: Cross-Domain LTV Prediction with an Adaptive Siamese Network in Advertising
• Title（参考訳）: ADSNet:広告におけるアダプティブ・シームズ・ネットワークを用いたクロスドメインLTV予測
• Authors: Ruize Wang, Hui Xu, Ying Cheng, Qi He, Xing Zhou, Rui Feng, Wei Xu, Lei Huang, Jie Jiang,
• Abstract要約: 広告プラットフォームは、広告主の真のパフォーマンス指標との整合性を高めるために、ライフタイムバリュー(LTV)を推定するために進化してきた。 実世界のLTVデータのばらつきは、LTV予測モデルに重大な課題をもたらす。 我々は,外部データを利用して購入サンプルのサイズを拡大し,LTV予測モデルを強化することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.894933598821527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advertising platforms have evolved in estimating Lifetime Value (LTV) to better align with advertisers' true performance metric. However, the sparsity of real-world LTV data presents a significant challenge to LTV predictive model(i.e., pLTV), severely limiting the their capabilities. Therefore, we propose to utilize external data, in addition to the internal data of advertising platform, to expand the size of purchase samples and enhance the LTV prediction model of the advertising platform. To tackle the issue of data distribution shift between internal and external platforms, we introduce an Adaptive Difference Siamese Network (ADSNet), which employs cross-domain transfer learning to prevent negative transfer. Specifically, ADSNet is designed to learn information that is beneficial to the target domain. We introduce a gain evaluation strategy to calculate information gain, aiding the model in learning helpful information for the target domain and providing the ability to reject noisy samples, thus avoiding negative transfer. Additionally, we also design a Domain Adaptation Module as a bridge to connect different domains, reduce the distribution distance between them, and enhance the consistency of representation space distribution. We conduct extensive offline experiments and online A/B tests on a real advertising platform. Our proposed ADSNet method outperforms other methods, improving GINI by 2$\%$. The ablation study highlights the importance of the gain evaluation strategy in negative gain sample rejection and improving model performance. Additionally, ADSNet significantly improves long-tail prediction. The online A/B tests confirm ADSNet's efficacy, increasing online LTV by 3.47$\%$ and GMV by 3.89$\%$.
• Abstract（参考訳）: 広告プラットフォームは、広告主の真のパフォーマンス指標との整合性を高めるために、ライフタイムバリュー(LTV)を推定するために進化してきた。 しかし、実世界のLTVデータの空間性は、LTV予測モデル(pLTV)に重大な課題をもたらし、その能力を著しく制限する。 そこで本稿では,広告プラットフォームの内部データに加えて,購入サンプルのサイズを拡大し,広告プラットフォームのLTV予測モデルを強化するために,外部データを活用することを提案する。 内部プラットフォームと外部プラットフォーム間のデータ分散シフトの問題に対処するために,ドメイン間転送学習を用いて負の転送を防止するAdaptive Difference Siamese Network(ADSNet)を導入する。 具体的には、ADSNetはターゲットドメインに有益な情報を学ぶように設計されている。 本稿では,情報ゲインを計算するためのゲイン評価戦略を導入し,対象領域の有用な情報を学習する上でモデルを支援するとともに,ノイズのあるサンプルを拒否する機能を提供し,負の転送を避ける。 さらに、異なるドメインを接続し、それらの間の分散距離を減らし、表現空間分布の整合性を高めるためのブリッジとして、ドメイン適応モジュールを設計する。 実際の広告プラットフォーム上で、大規模なオフライン実験とオンラインA/Bテストを実施します。 提案手法は他の手法よりも優れ,GINIを2$\%$で改善する。 Ablation study is highlights the importance of the gain evaluation strategy in negative gain sample rejection and improve model performance。 さらに、ADSNetはロングテール予測を大幅に改善する。 オンラインA/BテストはADSNetの有効性を確認し、オンラインLTVは3.47$\%$、GMVは3.89$\%$になった。

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