論文の概要: Building a Scalable, Effective, and Steerable Search and Ranking Platform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02856v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 16:29:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 16:52:09.862243
- Title: Building a Scalable, Effective, and Steerable Search and Ranking Platform
- Title（参考訳）: スケーラブルで効果的でステアブルな検索とランキングプラットフォームの構築
- Authors: Marjan Celikik, Jacek Wasilewski, Ana Peleteiro Ramallo, Alexey Kurennoy, Evgeny Labzin, Danilo Ascione, Tural Gurbanov, Géraud Le Falher, Andrii Dzhoha, Ian Harris,
- Abstract要約: 現代のeコマースプラットフォームは膨大な製品選択を提供しており、顧客が好きな商品を見つけるのが難しくなっている。
これはeコマースプラットフォームが、ほぼリアルタイムでスケーラブルで適応可能なパーソナライズされたランキングと検索システムを持つための鍵である。
さまざまなユースケースで再利用可能な、パーソナライズされた、ほぼリアルタイムなランキングプラットフォームを提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13107669223114085
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern e-commerce platforms offer vast product selections, making it difficult for customers to find items that they like and that are relevant to their current session intent. This is why it is key for e-commerce platforms to have near real-time scalable and adaptable personalized ranking and search systems. While numerous methods exist in the scientific literature for building such systems, many are unsuitable for large-scale industrial use due to complexity and performance limitations. Consequently, industrial ranking systems often resort to computationally efficient yet simplistic retrieval or candidate generation approaches, which overlook near real-time and heterogeneous customer signals, which results in a less personalized and relevant experience. Moreover, related customer experiences are served by completely different systems, which increases complexity, maintenance, and inconsistent experiences. In this paper, we present a personalized, adaptable near real-time ranking platform that is reusable across various use cases, such as browsing and search, and that is able to cater to millions of items and customers under heavy load (thousands of requests per second). We employ transformer-based models through different ranking layers which can learn complex behavior patterns directly from customer action sequences while being able to incorporate temporal (e.g. in-session) and contextual information. We validate our system through a series of comprehensive offline and online real-world experiments at a large online e-commerce platform, and we demonstrate its superiority when compared to existing systems, both in terms of customer experience as well as in net revenue. Finally, we share the lessons learned from building a comprehensive, modern ranking platform for use in a large-scale e-commerce environment.
- Abstract（参考訳）: 現代のeコマースプラットフォームは、膨大な製品選択を提供しており、顧客が自分の好きなアイテムを見つけることが難しく、現在のセッションの意図に関係している。
これが、eコマースプラットフォームが、ほぼリアルタイムでスケーラブルで適応可能なパーソナライズされたランキングと検索システムを持つための鍵となる理由である。
このようなシステムを構築するための科学的文献には多くの方法が存在するが、複雑さと性能の制限のため、大規模産業用途には適さないものが多い。
結果として、産業のランキングシステムは、計算的に効率的で単純化された検索や候補生成のアプローチに頼り、リアルタイムや異質な顧客信号に近づき、パーソナライズされ、関連するエクスペリエンスが低下する。
さらに、関連する顧客エクスペリエンスは、複雑さ、メンテナンス、一貫性のないエクスペリエンスを増大させる、まったく異なるシステムによって提供されます。
本稿では、ブラウジングや検索などさまざまなユースケースで再利用可能な、パーソナライズされた、適応可能な、リアルタイムに近いランキングプラットフォームを提案する。
我々は、顧客行動シーケンスから直接複雑な行動パターンを学習し、時間的(例えば、セッション内)と文脈的情報を組み込むことができる、トランスフォーマーベースのモデルを異なるランキング層を通じて採用する。
我々は、大規模なオンラインeコマースプラットフォームにおいて、オフラインおよびオンライン実世界の一連の総合的な実験を通じてシステムを検証するとともに、顧客エクスペリエンスと純収益の両方の観点から、既存のシステムと比較して、その優位性を実証する。
最後に、大規模なeコマース環境において、包括的で近代的なランキングプラットフォームの構築から学んだ教訓を共有します。
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