論文の概要: Similarity = Value? Consultation Value Assessment and Alignment for Personalized Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14437v1
• Date: Tue, 17 Jun 2025 11:56:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.453046
• Title: Similarity = Value? Consultation Value Assessment and Alignment for Personalized Search
• Title（参考訳）: 類似度=値? パーソナライズされた検索のためのコンサルテーション価値評価とアライメント
• Authors: Weicong Qin, Yi Xu, Weijie Yu, Teng Shi, Chenglei Shen, Ming He, Jianping Fan, Xiao Zhang, Jun Xu,
• Abstract要約: 検索サービスのパーソナライズへの活用はトレンドだ。 既存のメソッドは通常、過去のコンサルテーションを現在のクエリと整合させるために意味的類似性に依存する。 歴史的コンサルテーションを3つの新しい視点から評価するコンサルテーション価値評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.524114495939735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalized search systems in e-commerce platforms increasingly involve user interactions with AI assistants, where users consult about products, usage scenarios, and more. Leveraging consultation to personalize search services is trending. Existing methods typically rely on semantic similarity to align historical consultations with current queries due to the absence of 'value' labels, but we observe that semantic similarity alone often fails to capture the true value of consultation for personalization. To address this, we propose a consultation value assessment framework that evaluates historical consultations from three novel perspectives: (1) Scenario Scope Value, (2) Posterior Action Value, and (3) Time Decay Value. Based on this, we introduce VAPS, a value-aware personalized search model that selectively incorporates high-value consultations through a consultation-user action interaction module and an explicit objective that aligns consultations with user actions. Experiments on both public and commercial datasets show that VAPS consistently outperforms baselines in both retrieval and ranking tasks.
• Abstract（参考訳）: eコマースプラットフォームのパーソナライズされた検索システムは、AIアシスタントとのユーザインタラクションがますます多くなり、ユーザーは製品や利用シナリオなどについて相談する。 検索サービスをパーソナライズするためのコンサルティングの活用がトレンドになっている。 既存の手法では,従来のコンサルテーションと「値」ラベルが存在しないため,過去のコンサルテーションを現在のクエリと整合させるために意味的類似性に頼っていることが多いが,意味的類似性だけではパーソナライズのためのコンサルテーションの真の価値を捉えることができないことが多い。 そこで我々は,(1)シナリオスコープ値,(2)ポストリアアクション値,(3)タイムデベイ値の3つの新しい視点から,過去のコンサルテーションを評価するコンサルテーション価値評価フレームワークを提案する。 VAPSは, ユーザアクションインタラクションモジュールを通じて, 高価値コンサルテーションを選択的に組み込んだ, 価値認識型パーソナライズド検索モデルであり, ユーザアクションとコンサルテーションを整合させる明示的な目的である。 パブリックデータセットと商用データセットの両方の実験は、VAPSが検索タスクとランキングタスクの両方において、ベースラインを一貫して上回っていることを示している。

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