論文の概要: Conditional Quantile Estimation for Uncertain Watch Time in Short-Video Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12223v2
- Date: Sat, 27 Jul 2024 07:58:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 20:41:58.207867
- Title: Conditional Quantile Estimation for Uncertain Watch Time in Short-Video Recommendation
- Title（参考訳）: 短時間ビデオ推薦における不確かさウォッチタイムの条件量子推定
- Authors: Chengzhi Lin, Shuchang Liu, Chuyuan Wang, Yongqi Liu,
- Abstract要約: 本稿では,時計時間全体の条件分布をモデル化するための条件量子推定(CQE)フレームワークを提案する。
CQEは、ユーザとビデオのペアごとに複雑なウォッチタイム分布を特徴付け、ユーザの振る舞いを理解するための柔軟で包括的なアプローチを提供する。
特に、KuaiShowにおけるCQEのオンライン展開は、主要な評価指標を大幅に改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3166433227657186
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Accurately predicting watch time is crucial for optimizing recommendations and user experience in short video platforms. However, existing methods that estimate a single average watch time often fail to capture the inherent uncertainty and diversity in user engagement patterns. In this paper, we propose the Conditional Quantile Estimation (CQE) framework to model the entire conditional distribution of watch time. Using quantile regression, CQE characterizes the complex watch-time distribution for each user-video pair, providing a flexible and comprehensive approach to understanding user behavior. We further design multiple strategies to combine the quantile estimates, adapting to different recommendation scenarios and user preferences. Extensive offline experiments and online A/B tests demonstrate the superiority of CQE in watch time prediction and user engagement modeling. In particular, the online deployment of CQE in KuaiShow has led to significant improvements in key evaluation metrics, including active days, active users, engagement duration, and video view counts. These results highlight the practical impact of our proposed approach in enhancing the user experience and overall performance of the short video recommendation system. The code will be released after publication.
- Abstract（参考訳）: ウォッチタイムの正確な予測は、短いビデオプラットフォームにおける推奨事項とユーザーエクスペリエンスの最適化に不可欠である。
しかし、単一の平均時計時間を見積もる既存の方法は、ユーザエンゲージメントパターンの固有の不確実性や多様性を捉えるのに失敗することが多い。
本稿では,時計時間全体の条件分布をモデル化する条件量子推定(CQE)フレームワークを提案する。
量子回帰を用いて、CQEは、ユーザとビデオのペアごとに複雑なウォッチタイム分布を特徴付け、ユーザの振る舞いを理解するための柔軟で包括的なアプローチを提供する。
さらに、様々なレコメンデーションシナリオやユーザの好みに適応して、定量推定と組み合わせるための複数の戦略を設計します。
大規模なオフライン実験とオンラインA/Bテストは、ウォッチタイム予測とユーザエンゲージメントモデリングにおけるCQEの優位性を示している。
特に、KuaiShowにおけるCQEのオンライン展開は、アクティブデイ、アクティブユーザ、エンゲージメント期間、ビデオビュー数など、重要な評価指標を大幅に改善した。
これらの結果は,短いビデオレコメンデーションシステムのユーザエクスペリエンスと全体的なパフォーマンス向上における,提案手法の実践的影響を浮き彫りにしている。
コードは公開後に公開される。
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