論文の概要: Incorporating Group Prior into Variational Inference for Tail-User Behavior Modeling in CTR Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15098v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 13:15:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:17:16.618567
• Title: Incorporating Group Prior into Variational Inference for Tail-User Behavior Modeling in CTR Prediction
• Title（参考訳）: CTR予測におけるタイルユーザ行動モデリングのための変分推論に先立ってグループを組み込む
• Authors: Han Xu, Taoxing Pan, Zhiqiang Liu, Xiaoxiao Xu, Lantao Hu,
• Abstract要約: 我々は,新しい変分推論手法,すなわちグループ事前サンプリング変分推論(GPSVI)を提案する。 GPSVIは、グループ嗜好を先行として導入し、末尾ユーザーのための潜伏したユーザー関心を洗練させる。 厳密な分析と広範な実験により、GPSVIはテールユーザーの性能を一貫して改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.213386595519928
• License:
• Abstract: User behavior modeling -- which aims to extract user interests from behavioral data -- has shown great power in Click-through rate (CTR) prediction, a key component in recommendation systems. Recently, attention-based algorithms have become a promising direction, as attention mechanisms emphasize the relevant interactions from rich behaviors. However, the methods struggle to capture the preferences of tail users with sparse interaction histories. To address the problem, we propose a novel variational inference approach, namely Group Prior Sampler Variational Inference (GPSVI), which introduces group preferences as priors to refine latent user interests for tail users. In GPSVI, the extent of adjustments depends on the estimated uncertainty of individual preference modeling. In addition, We further enhance the expressive power of variational inference by a volume-preserving flow. An appealing property of the GPSVI method is its ability to revert to traditional attention for head users with rich behavioral data while consistently enhancing performance for long-tail users with sparse behaviors. Rigorous analysis and extensive experiments demonstrate that GPSVI consistently improves the performance of tail users. Moreover, online A/B testing on a large-scale real-world recommender system further confirms the effectiveness of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: ユーザの行動モデリング -- 行動データからユーザの興味を引き出すことを目的とした -- は、レコメンデーションシステムにおいて重要なコンポーネントであるクリックスルー率(CTR)の予測において、大きな力を示している。 近年、注意機構がリッチな行動から関連する相互作用を強調しているため、注意に基づくアルゴリズムは有望な方向に向かっている。 しかし,本手法は,疎相互作用履歴を持つテールユーザの嗜好を捉えるのに苦慮している。 この問題に対処するために、我々は新しい変分推論手法、すなわち、グループ優先サンプリング変分推論(GPSVI)を提案する。 GPSVIでは、調整の程度は個人の嗜好モデルの推定の不確実性に依存する。 さらに,容積保存流による変分推論の表現力をさらに強化する。 GPSVI手法の特長は、行動データが豊富なヘッドユーザーに対して従来の注意に戻すと同時に、疎い行動を持つロングテールユーザーのパフォーマンスを継続的に向上する能力である。 厳密な分析と広範な実験により、GPSVIはテールユーザーの性能を一貫して改善することを示した。 さらに,大規模な実世界のレコメンデーションシステムを用いたオンラインA/Bテストにより,提案手法の有効性をさらに確認する。

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