論文の概要: Learning Multi-Branch Cooperation for Enhanced Click-Through Rate Prediction at Taobao

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13057v2
• Date: Thu, 19 Jun 2025 12:53:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 14:57:51.075993
• Title: Learning Multi-Branch Cooperation for Enhanced Click-Through Rate Prediction at Taobao
• Title（参考訳）: タオバオにおけるクリックスルーレート予測のためのマルチブランチ協調学習
• Authors: Xu Chen, Zida Cheng, Yuangang Pan, Shuai Xiao, Xiaoming Liu, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng, Ivor W. Tsang,
• Abstract要約: MBCnet(Multi-Branch Cooperation Network)を紹介する。 MBCnetは、複数のブランチネットワークが互いに協調して、より複雑な機能相互作用モデリングを可能にする。 大規模産業データセットの実験とアプリでのオンラインA/Bテストは、MBCnetの優れたパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.84189885218365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing click-through rate (CTR) prediction works have studied the role of feature interaction through a variety of techniques. Each interaction technique exhibits its own strength, and solely using one type usually constrains the model's capability to capture the complex feature relationships, especially for industrial data with enormous input feature fields. Recent research shows that effective CTR models often combine an MLP network with a dedicated feature interaction network in a two-parallel structure. However, the interplay and cooperative dynamics between different streams or branches remain under-researched. In this work, we introduce a novel Multi-Branch Cooperation Network (MBCnet) which enables multiple branch networks to collaborate with each other for better complex feature interaction modeling. Specifically, MBCnet consists of three branches: the Extensible Feature Grouping and Crossing (EFGC) branch that promotes the model's memorization ability of specific feature fields, the low rank Cross Net branch and Deep branch to enhance explicit and implicit feature crossing for improved generalization. Among these branches, a novel cooperation scheme is proposed based on two principles: Branch co-teaching and moderate differentiation. Branch co-teaching encourages well-learned branches to support poorly-learned ones on specific training samples. Moderate differentiation advocates branches to maintain a reasonable level of difference in their feature representations on the same inputs. This cooperation strategy improves learning through mutual knowledge sharing and boosts the discovery of diverse feature interactions across branches. Experiments on large-scale industrial datasets and online A/B test at Taobao app demonstrate MBCnet's superior performance, delivering a 0.09 point increase in CTR, 1.49% growth in deals, and 1.62% rise in GMV. Core codes are available online.
• Abstract（参考訳）: 既存のクリックスルー率(CTR)予測の研究は、様々な技術を通して機能相互作用の役割を研究してきた。 それぞれのインタラクション技術は、それぞれ独自の強度を示しており、1つのタイプのみを使用すると、特に巨大な入力特徴フィールドを持つ産業データにおいて、複雑な特徴関係をキャプチャするモデルの能力に制約が課される。 近年の研究では、効果的なCTRモデルでは、MLPネットワークと専用の特徴相互作用ネットワークを2並列構造で結合することが多い。 しかし、異なるストリームやブランチ間の相互作用や協調的なダイナミクスは、いまだ研究されていない。 本稿では,複数のブランチネットワークが相互に協調して,より複雑な機能相互作用モデリングを実現する,新しいMulti-Branch Cooperation Network(MBCnet)を提案する。 具体的には、MBCnetは3つのブランチで構成されている: Extensible Feature Grouping and Crossing (EFGC)ブランチは、特定の特徴フィールドの記憶能力を促進する。 これらの分野の中で,分枝協調学習と中等度分化という2つの原則に基づく新しい協調スキームが提案されている。 ブランチのコティーチングは、特定のトレーニングサンプルで未学習のブランチをサポートするように、十分に学習したブランチを奨励する。 適度な分化は、分岐が同じ入力上で特徴表現に合理的なレベルの差を維持することを主張する。 この協力戦略は、相互知識の共有を通じて学習を改善し、枝をまたいだ多様な特徴的相互作用の発見を促進する。 Taobao Appでの大規模産業データセットとオンラインA/Bテストの実験では、MBCnetのパフォーマンスが向上し、CTRが0.09ポイント、取引が1.49%、GMVが1.62%向上した。 コアコードはオンラインで入手できる。

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