論文の概要: Long or Short or Both? An Exploration on Lookback Time Windows of Behavioral Features in Product Search Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17456v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 01:18:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 14:58:09.008731
• Title: Long or Short or Both? An Exploration on Lookback Time Windows of Behavioral Features in Product Search Ranking
• Title（参考訳）: 長いか短いか、両方か? プロダクト検索ランキングにおける行動的特徴の振り返り時間Windows
• Authors: Qi Liu, Atul Singh, Jingbo Liu, Cun Mu, Zheng Yan, Jan Pedersen,
• Abstract要約: 顧客の買い物行動機能は、eコマースにおける商品検索ランキングモデルの中核をなす。 長時間・短時間の窓を用いた場合の長所と短所を調べた結果,異なる窓の歴史的挙動を統合化するための新しい手法が提案された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.992753487350974
• License:
• Abstract: Customer shopping behavioral features are core to product search ranking models in eCommerce. In this paper, we investigate the effect of lookback time windows when aggregating these features at the (query, product) level over history. By studying the pros and cons of using long and short time windows, we propose a novel approach to integrating these historical behavioral features of different time windows. In particular, we address the criticality of using query-level vertical signals in ranking models to effectively aggregate all information from different behavioral features. Anecdotal evidence for the proposed approach is also provided using live product search traffic on Walmart.com.
• Abstract（参考訳）: 顧客の買い物行動機能は、eコマースの商品検索ランキングモデルの中核をなす。 本稿では,これらの特徴を (クエリ, 製品) レベルで歴史的に蓄積する場合に, 振り返り時間ウィンドウが与える影響について検討する。 長時間・短時間の窓を用いた場合の長所と短所を調べた結果,異なる窓の歴史的挙動を統合化するための新しい手法が提案された。 特に、ランク付けモデルにおける問合せレベルの垂直信号を用いて、異なる行動特徴から全ての情報を効果的に集約することの重要性に対処する。 提案手法の逸話的証拠は、Walmart.comのライブ製品検索トラフィックにも使用されている。

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