論文の概要: Moment&Cross: Next-Generation Real-Time Cross-Domain CTR Prediction for Live-Streaming Recommendation at Kuaishou

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05709v1
• Date: Sun, 11 Aug 2024 07:00:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 17:51:39.543055
• Title: Moment&Cross: Next-Generation Real-Time Cross-Domain CTR Prediction for Live-Streaming Recommendation at Kuaishou
• Title（参考訳）: Moment&Cross: Kuaishouにおけるライブストリーミングレコメンデーションのための次世代リアルタイムクロスドメインCTR予測
• Authors: Jiangxia Cao, Shen Wang, Yue Li, Shenghui Wang, Jian Tang, Shiyao Wang, Shuang Yang, Zhaojie Liu, Guorui Zhou,
• Abstract要約: Kuaishouは、大規模なショートビデオおよびライブストリーミングプラットフォームの1つである。 ライブストリーミングのレコメンデーションは,(1)配信に一時的に対応し,(2)フィードバックの遅延で長時間監視し,(3)コンテンツが予測不能で,時間が経つにつれて変化するため,より複雑になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.590638242542347
• License:
• Abstract: Kuaishou, is one of the largest short-video and live-streaming platform, compared with short-video recommendations, live-streaming recommendation is more complex because of: (1) temporarily-alive to distribution, (2) user may watch for a long time with feedback delay, (3) content is unpredictable and changes over time. Actually, even if a user is interested in the live-streaming author, it still may be an negative watching (e.g., short-view < 3s) since the real-time content is not attractive enough. Therefore, for live-streaming recommendation, there exists a challenging task: how do we recommend the live-streaming at right moment for users? Additionally, our platform's major exposure content is short short-video, and the amount of exposed short-video is 9x more than exposed live-streaming. Thus users will leave more behaviors on short-videos, which leads to a serious data imbalance problem making the live-streaming data could not fully reflect user interests. In such case, there raises another challenging task: how do we utilize users' short-video behaviors to make live-streaming recommendation better?
• Abstract（参考訳）: Kuaishouは、短いビデオのレコメンデーションと比較して、最大のショートビデオおよびライブストリーミングプラットフォームの一つであり、ライブストリーミングのレコメンデーションはより複雑である。 実際、たとえユーザーがライブストリーミングの著者に興味があるとしても、リアルタイムコンテンツが十分に魅力的ではないため、ネガティブな視聴(例えば、ショートビュー < 3s)である可能性がある。 したがって、ライブストリーミングレコメンデーションには難しい課題がある。 さらに、我々のプラットフォームの主要な露出コンテンツはショートビデオであり、露出したショートビデオの量は露出したライブストリーミングの9倍である。 したがって、ユーザーはショートビデオにより多くの行動を残すことになるため、ライブストリーミングデータがユーザーの興味を完全に反映できないという深刻なデータ不均衡の問題につながる。 ユーザのショートビデオ行動を利用して、ライブストリーミングのリコメンデーションを改善するには、どうすればよいのか?

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