論文の概要: Adaptive Domain Scaling for Personalized Sequential Modeling in Recommenders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05523v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 07:21:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:05:40.940990
• Title: Adaptive Domain Scaling for Personalized Sequential Modeling in Recommenders
• Title（参考訳）: Recommenderにおけるパーソナライズされたシーケンスモデリングのための適応型ドメインスケーリング
• Authors: Zheng Chai, Hui Lu, Di Chen, Qin Ren, Yuchao Zheng, Xun Zhou,
• Abstract要約: 本稿では、ターゲット・アウェア・シーケンス・モデリングにおけるパーソナライズ機能を包括的に強化するAdaptive Domain Scaling(ADS)モデルを提案する。 ADSは、パーソナライズされた配列表現生成(PSRG)とパーソナライズされた候補表現生成(PCRG)の2つの主要モジュールから構成される。 パブリックデータセットと20億規模の産業データセットの両方で実験を行い、大規模な結果により、ADSの高効率性と互換性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.237606439035364
• License:
• Abstract: Users generally exhibit complex behavioral patterns and diverse intentions in multiple business scenarios of super applications like Douyin, presenting great challenges to current industrial multi-domain recommenders. To mitigate the discrepancies across diverse domains, researches and industrial practices generally emphasize sophisticated network structures to accomodate diverse data distributions, while neglecting the inherent understanding of user behavioral sequence from the multi-domain perspective. In this paper, we present Adaptive Domain Scaling (ADS) model, which comprehensively enhances the personalization capability in target-aware sequence modeling across multiple domains. Specifically, ADS comprises of two major modules, including personalized sequence representation generation (PSRG) and personalized candidate representation generation (PCRG). The modules contribute to the tailored multi-domain learning by dynamically learning both the user behavioral sequence item representation and the candidate target item representation under different domains, facilitating adaptive user intention understanding. Experiments are performed on both a public dataset and two billion-scaled industrial datasets, and the extensive results verify the high effectiveness and compatibility of ADS. Besides, we conduct online experiments on two influential business scenarios including Douyin Advertisement Platform and Douyin E-commerce Service Platform, both of which show substantial business improvements. Currently, ADS has been fully deployed in many recommendation services at ByteDance, serving billions of users.
• Abstract（参考訳）: ユーザは一般的に、Douyinのようなスーパーアプリケーションの複数のビジネスシナリオにおいて、複雑な振る舞いパターンと多様な意図を示します。 多様なドメイン間の差異を軽減するため、研究や産業の実践では、多分野の観点からのユーザ行動シーケンスの固有の理解を無視しつつ、多様なデータ分布を活性化する高度なネットワーク構造を強調している。 本稿では、複数のドメインにわたるターゲット認識シーケンスモデリングにおけるパーソナライズ機能を包括的に強化するAdaptive Domain Scaling(ADS)モデルを提案する。 具体的には、パーソナライズされた配列表現生成(PSRG)とパーソナライズされた候補表現生成(PCRG)の2つの主要モジュールから構成される。 モジュールは、ユーザ行動シーケンス項目表現と候補対象項目表現の両方を異なるドメイン下で動的に学習し、適応的なユーザ意図理解を促進することで、調整されたマルチドメイン学習に寄与する。 パブリックデータセットと20億規模の産業データセットの両方で実験を行い、大規模な結果により、ADSの高効率性と互換性が検証された。 さらに、Douyin</PlatformやDouyin E-Commerce Service Platformなど、大きなビジネス改善を示す2つの重要なビジネスシナリオに関するオンライン実験も行っています。 現在、ADSはByteDanceの多くのレコメンデーションサービスに完全にデプロイされており、数十億のユーザにサービスを提供している。

関連論文リスト

• MDAP: A Multi-view Disentangled and Adaptive Preference Learning Framework for Cross-Domain Recommendation [63.27390451208503]
  クロスドメインレコメンデーションシステムは、マルチドメインユーザインタラクションを活用してパフォーマンスを向上させる。 マルチビュー・ディスタングル・アダプティブ・プライスラーニング・フレームワークを提案する。 当社のフレームワークはマルチビューエンコーダを使用して,多様なユーザの好みをキャプチャする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T10:06:45Z)
• MLoRA: Multi-Domain Low-Rank Adaptive Network for CTR Prediction [18.524017579108044]
  CTR予測のためのMulti-domain Low-Rank Adaptive Network (MLoRA)を提案する。 実験により,MLoRA法は最先端のベースラインに比べて大幅に改善された。 MLoRAのコードは公開されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T05:53:02Z)
• Large-Scale Multi-Domain Recommendation: an Automatic Domain Feature Extraction and Personalized Integration Framework [30.46152832695426]
  大規模マルチドメインレコメンデーションのための自動ドメイン特徴抽出とパーソナライズド統合(DFEI)フレームワークを提案する。 このフレームワークは個々のユーザの振る舞いを自動的にドメイン内のすべてのユーザの振る舞いの集約に変換し、ドメインの機能として機能します。 20以上のドメインからなるパブリックデータセットと産業データセットの実験結果から,提案フレームワークがSOTAベースラインと比較して大幅に性能が向上していることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T09:57:17Z)
• Role Prompting Guided Domain Adaptation with General Capability Preserve for Large Language Models [55.51408151807268]
  特定のドメインに合わせると、LLM(Large Language Models)は破滅的な忘れを経験する傾向がある。 同時に複数のドメインのための汎用モデルを構築することで、全体的なパフォーマンスが低下することが多い。 RolE Prompting Guided Multi-Domain Adaptation (REGA) 戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T08:22:41Z)
• AdaptDHM: Adaptive Distribution Hierarchical Model for Multi-Domain CTR Prediction [4.299153274884263]
  本稿では,適応分布階層モデル (Adaptive Distribution Hierarchical Model, AdaptDHM) という,エレガントで柔軟なマルチディストリビューション・モデリング手法を提案する。 本モデルでは, 予測精度が向上し, トレーニング期間中の時間コストは, 他のモデルに比べて50%以上低下する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T09:10:37Z)
• TAL: Two-stream Adaptive Learning for Generalizable Person Re-identification [115.31432027711202]
  我々は、ドメイン固有性とドメイン不変性の両方が、re-idモデルの一般化能力の向上に不可欠であると主張する。 これら2種類の情報を同時にモデル化するために,2ストリーム適応学習 (TAL) を命名した。 我々のフレームワークは、単一ソースとマルチソースの両方のドメイン一般化タスクに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T01:27:42Z)
• Knowledge-Enhanced Hierarchical Graph Transformer Network for Multi-Behavior Recommendation [56.12499090935242]
  本研究では,ユーザとレコメンデータシステムにおける項目間の多種類の対話パターンを探索する知識強化階層型グラフトランスフォーマネットワーク(KHGT)を提案する。 KHGTはグラフ構造化ニューラルネットワーク上に構築され、タイプ固有の振る舞い特性をキャプチャする。 KHGTは、様々な評価設定において、最先端のレコメンデーション手法よりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T09:44:00Z)
• Dual Attentive Sequential Learning for Cross-Domain Click-Through Rate Prediction [76.98616102965023]
  クロスドメインレコメンダシステムは、コールドスタートとスパシティの問題に対処するための強力な方法である。 本稿では,二元学習機構に基づくクロスドメインシーケンシャルなレコメンデーション手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-05T01:21:21Z)
• Adaptively-Accumulated Knowledge Transfer for Partial Domain Adaptation [66.74638960925854]
  部分ドメイン適応(PDA)は、ソースドメインラベル空間がターゲットドメインを置き換えるとき、現実的で困難な問題を扱う。 本稿では,2つの領域にまたがる関連カテゴリを整合させる適応的知識伝達フレームワーク(A$2KT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-27T00:53:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。