論文の概要: Epinet for Content Cold Start

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04484v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 19:43:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-15 21:45:55.822231
• Title: Epinet for Content Cold Start
• Title（参考訳）: コンテンツコールドスタートのためのエピネット
• Authors: Hong Jun Jeon, Songbin Liu, Yuantong Li, Jie Lyu, Hunter Song, Ji Liu, Peng Wu, Zheqing Zhu,
• Abstract要約: epinetsは、学習モデルが複雑なニューラルネットワークである場合でも、トンプソンサンプリングの効率的な近似を可能にする。 実験では,Facebook Reelsオンラインビデオプラットフォーム上でのユーザトラフィックとエンゲージメント効率の改善を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.018820788546535
• License:
• Abstract: The exploding popularity of online content and its user base poses an evermore challenging matching problem for modern recommendation systems. Unlike other frontiers of machine learning such as natural language, recommendation systems are responsible for collecting their own data. Simply exploiting current knowledge can lead to pernicious feedback loops but naive exploration can detract from user experience and lead to reduced engagement. This exploration-exploitation trade-off is exemplified in the classic multi-armed bandit problem for which algorithms such as upper confidence bounds (UCB) and Thompson sampling (TS) demonstrate effective performance. However, there have been many challenges to scaling these approaches to settings which do not exhibit a conjugate prior structure. Recent scalable approaches to uncertainty quantification via epinets have enabled efficient approximations of Thompson sampling even when the learning model is a complex neural network. In this paper, we demonstrate the first application of epinets to an online recommendation system. Our experiments demonstrate improvements in both user traffic and engagement efficiency on the Facebook Reels online video platform.
• Abstract（参考訳）: オンラインコンテンツの爆発的な普及とユーザベースは、現代のレコメンデーションシステムにとって、ずっと困難な問題となっている。 自然言語のような機械学習の他のフロンティアとは異なり、レコメンデーションシステムは独自のデータを収集する責任がある。 現在の知識を単純に活用すれば、悪質なフィードバックループにつながるかも知れませんが、初歩的な探索はユーザエクスペリエンスから逸脱し、エンゲージメントを低下させます。 この探索-探索トレードオフは、高信頼境界(UCB)やトンプソンサンプリング(TS)といったアルゴリズムが効果的な性能を示す古典的なマルチアームバンディット問題において例示される。 しかし、これらのアプローチを事前構造を共役しないような設定に拡張するには多くの課題があった。 エピネットによる不確実性定量化への最近のスケーラブルなアプローチは、学習モデルが複雑なニューラルネットワークである場合でも、トンプソンサンプリングの効率的な近似を可能にした。 本稿では,オンラインレコメンデーションシステムにおけるエピネットの最初の応用例を示す。 実験では,Facebook Reelsオンラインビデオプラットフォーム上でのユーザトラフィックとエンゲージメント効率の改善を実証した。

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