論文の概要: Advancing Re-Ranking with Multimodal Fusion and Target-Oriented Auxiliary Tasks in E-Commerce Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05751v1
- Date: Sun, 11 Aug 2024 11:46:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 15:37:52.306920
- Title: Advancing Re-Ranking with Multimodal Fusion and Target-Oriented Auxiliary Tasks in E-Commerce Search
- Title（参考訳）: Eコマース検索におけるマルチモーダルフュージョンとターゲット指向補助タスクによるリランキングの促進
- Authors: Enqiang Xu, Xinhui Li, Zhigong Zhou, Jiahao Ji, Jinyuan Zhao, Dadong Miao, Songlin Wang, Lin Liu, Sulong Xu,
- Abstract要約: textbfAdvancing textbfRe-Ranking with textbfMultitextbfmodal Fusion and textbfTarget-Oriented Auxiliary Tasks (ARMMT)を提案する。
ARMMTは、注目に基づくマルチモーダルフュージョン技術と、アイテム表現の強化とターゲティング能力の向上のための補助的なランキングアラインメントタスクを統合している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.607057199250228
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving field of e-commerce, the effectiveness of search re-ranking models is crucial for enhancing user experience and driving conversion rates. Despite significant advancements in feature representation and model architecture, the integration of multimodal information remains underexplored. This study addresses this gap by investigating the computation and fusion of textual and visual information in the context of re-ranking. We propose \textbf{A}dvancing \textbf{R}e-Ranking with \textbf{M}ulti\textbf{m}odal Fusion and \textbf{T}arget-Oriented Auxiliary Tasks (ARMMT), which integrates an attention-based multimodal fusion technique and an auxiliary ranking-aligned task to enhance item representation and improve targeting capabilities. This method not only enriches the understanding of product attributes but also enables more precise and personalized recommendations. Experimental evaluations on JD.com's search platform demonstrate that ARMMT achieves state-of-the-art performance in multimodal information integration, evidenced by a 0.22\% increase in the Conversion Rate (CVR), significantly contributing to Gross Merchandise Volume (GMV). This pioneering approach has the potential to revolutionize e-commerce re-ranking, leading to elevated user satisfaction and business growth.
- Abstract（参考訳）: 急速に発展するeコマースの分野では、検索の再ランク付けモデルの有効性は、ユーザエクスペリエンスの向上とコンバージョン率の向上に不可欠である。
特徴表現とモデルアーキテクチャの大幅な進歩にもかかわらず、マルチモーダル情報の統合は未解明のままである。
本研究は,テキスト情報と視覚情報の融合を再ランク付けの文脈で検討することによって,このギャップに対処する。
本稿では、注目に基づくマルチモーダル融合技術と、アイテム表現の強化とターゲティング能力の向上のための補助的なランキングアラインメントタスクを統合した、 \textbf{A}dvancing \textbf{R}e-Ranking with \textbf{M}ulti\textbf{m}odal Fusion と \textbf{T}arget-Oriented Auxiliary Tasks (ARMMT)を提案する。
この方法は、製品属性の理解を深めるだけでなく、より正確でパーソナライズされたレコメンデーションを可能にします。
JD.comの検索プラットフォーム上での実験的な評価は、ARMMTがマルチモーダル情報統合における最先端のパフォーマンスを達成し、コンバージョンレート(CVR)の0.22倍の上昇によって証明され、Gross Merchandise Volume(GMV)に大きく貢献していることを示している。
この先駆的なアプローチは、Eコマースのリグレードに革命をもたらす可能性を秘めている。
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