論文の概要: Adaptive Utilization of Cross-scenario Information for Multi-scenario Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19727v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 06:17:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 18:49:57.882763
• Title: Adaptive Utilization of Cross-scenario Information for Multi-scenario Recommendation
• Title（参考訳）: クロスシナリオ情報の多シナリオレコメンデーションへの適応的利用
• Authors: Xiufeng Shu, Ruidong Han, Xiang Li, Wei Lin,
• Abstract要約: マルチシナリオ勧告(Multi-scenario Recommendation、MSR)は、さまざまなシナリオからの情報を活用することで、ランキングパフォーマンスを向上させる重要なトピックである。 MSRの最近の手法は主に、共通性とシナリオ間の差異をモデル化するために共有または特定のモジュールを構築する。 我々は,シナリオに支配された専門家の混在により,すべてのシナリオに対処するために,CSII(Cross-Scenario Information Interaction)という統合モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.489766641148151
• License:
• Abstract: Recommender system of the e-commerce platform usually serves multiple business scenarios. Multi-scenario Recommendation (MSR) is an important topic that improves ranking performance by leveraging information from different scenarios. Recent methods for MSR mostly construct scenario shared or specific modules to model commonalities and differences among scenarios. However, when the amount of data among scenarios is skewed or data in some scenarios is extremely sparse, it is difficult to learn scenario-specific parameters well. Besides, simple sharing of information from other scenarios may result in a negative transfer. In this paper, we propose a unified model named Cross-Scenario Information Interaction (CSII) to serve all scenarios by a mixture of scenario-dominated experts. Specifically, we propose a novel method to select highly transferable features in data instances. Then, we propose an attention-based aggregator module, which can adaptively extract relative knowledge from cross-scenario. Experiments on the production dataset verify the superiority of our method. Online A/B test in Meituan Waimai APP also shows a significant performance gain, leading to an average improvement in GMV (Gross Merchandise Value) of 1.0% for overall scenarios.
• Abstract（参考訳）: eコマースプラットフォームのレコメンダシステムは、通常、複数のビジネスシナリオを提供する。 マルチシナリオ勧告(Multi-scenario Recommendation、MSR)は、さまざまなシナリオからの情報を活用することで、ランキングパフォーマンスを向上させる重要なトピックである。 MSRの最近の手法は主に、共通性とシナリオ間の差異をモデル化するために共有または特定のモジュールを構築する。 しかし,シナリオ間のデータ量やシナリオ内のデータ量が極めて少ない場合,シナリオ固有のパラメータを十分に学習することは困難である。 さらに、他のシナリオからの情報の単純な共有は、負の転送をもたらす可能性がある。 本稿では,シナリオが支配する専門家の混在により,すべてのシナリオに対応するために,CSII(Cross-Scenario Information Interaction)という統合モデルを提案する。 具体的には、データインスタンス内で高度に転送可能な特徴を選択する新しい方法を提案する。 そこで我々は,クロスセサリオから相対的知識を適応的に抽出するアグリゲータモジュールを提案する。 生産データセットの実験は,本手法の優越性を検証した。 Meituan Waimai APP のオンライン A/B テストも大幅なパフォーマンス向上を示しており、全体のシナリオでは GMV (Gross Merchandise Value) が1.0% 改善されている。

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