論文の概要: Sequence Generation Modeling for Continuous Value Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20211v2
• Date: Fri, 24 Jan 2025 11:18:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 16:49:09.61846
• Title: Sequence Generation Modeling for Continuous Value Prediction
• Title（参考訳）: 連続値予測のためのシーケンス生成モデル
• Authors: Hongxu Ma, Kai Tian, Tao Zhang, Xuefeng Zhang, Chunjie Chen, Han Li, Jihong Guan, Shuigeng Zhou,
• Abstract要約: 連続価値予測(CVP)は、正確な数値推定を通じてユーザの好みを捉え、短いビデオレコメンデーションにおいて重要な役割を果たす。 本稿では,言語モデリングにおけるシーケンス生成技術に触発されたCVPのための新しい生成回帰フレームワークを提案する。 本手法は,予測精度を向上しつつ,元のデータの忠実さを保ちながら,構造的離散化によって数値をトークン列に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.33333441236041
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continuous value prediction (CVP) plays a crucial role in short video recommendation, capturing user preferences through precise numerical estimations. However, traditional regression-based methods often struggle with challenges like wide value ranges and imbalanced data, leading to prediction bias. While ordinal classification approaches have been introduced to address these issues, their reliance on discretization reduces accuracy and overlooks inherent relationships between intervals. To overcome these limitations, we introduce a novel Generative Regression (GR) framework for CVP, inspired by sequence generation techniques in language modeling. Our method transforms numerical values into token sequences through structural discretization, preserving original data fidelity while improving prediction precision. Leveraging a carefully crafted vocabulary and label encoding, GR employs curriculum learning with an embedding mixup strategy to bridge training-inference gaps. Experimental evaluations on four public datasets and one large-scale industrial dataset validate the superiority of GR over existing methods. Real-world A/B tests on Kuaishou, a leading video platform, further demonstrate its practical effectiveness. Additionally, GR proves adaptable to other regression tasks, such as Lifetime Value (LTV) prediction, showcasing its potential as a robust solution for diverse CVP challenges.
• Abstract（参考訳）: 連続価値予測(CVP)は、正確な数値推定を通じてユーザの好みを捉え、短いビデオレコメンデーションにおいて重要な役割を果たす。 しかし、従来の回帰ベースの手法は、広値範囲や不均衡なデータといった課題に苦しむことが多く、予測バイアスにつながる。 これらの問題に対処するために順序分類アプローチが導入されたが、その離散化への依存は正確さを減らし、間隔間の固有の関係を見落としている。 これらの制約を克服するために,言語モデリングにおけるシーケンス生成技術にインスパイアされた,CVPのための新しい生成回帰(GR)フレームワークを導入する。 本手法は,予測精度を向上しつつ,元のデータの忠実さを保ちながら,構造的離散化によって数値をトークン列に変換する。 GRは、慎重に構築された語彙とラベルのエンコーディングを活用し、トレーニングと推論のギャップを埋めるために、組込みミックスアップ戦略によるカリキュラム学習を採用している。 4つの公開データセットと1つの大規模産業データセットの実験的評価は、既存の手法よりもGRの優位性を検証する。 主要なビデオプラットフォームであるKuaishouにおける実世界のA/Bテストは、その実用性をさらに実証している。 さらにGRは、ライフタイムバリュー(LTV)予測などの他の回帰タスクにも適応可能であることを証明し、多様なCVP課題に対する堅牢なソリューションとしての可能性を示している。

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