論文の概要: Balancing Semantic Relevance and Engagement in Related Video Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09403v1
• Date: Sat, 12 Jul 2025 21:04:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:23.152013
• Title: Balancing Semantic Relevance and Engagement in Related Video Recommendations
• Title（参考訳）: 関連ビデオレコメンデーションにおける意味的妥当性とエンゲージメントのバランス
• Authors: Amit Jaspal, Feng Zhang, Wei Chang, Sumit Kumar, Yubo Wang, Roni Mittleman, Qifan Wang, Weize Mao,
• Abstract要約: 関連ビデオレコメンデーションでは、協調フィルタリング(CF)をコエンゲージメント信号で駆動するのが一般的である。 本稿では,意味的関連性とユーザエンゲージメントのバランスをとるために,新しい多目的検索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）: 21.2575040646784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Related video recommendations commonly use collaborative filtering (CF) driven by co-engagement signals, often resulting in recommendations lacking semantic coherence and exhibiting strong popularity bias. This paper introduces a novel multi-objective retrieval framework, enhancing standard two-tower models to explicitly balance semantic relevance and user engagement. Our approach uniquely combines: (a) multi-task learning (MTL) to jointly optimize co-engagement and semantic relevance, explicitly prioritizing topical coherence; (b) fusion of multimodal content features (textual and visual embeddings) for richer semantic understanding; and (c) off-policy correction (OPC) via inverse propensity weighting to effectively mitigate popularity bias. Evaluation on industrial-scale data and a two-week live A/B test reveals our framework's efficacy. We observed significant improvements in semantic relevance (from 51% to 63% topic match rate), a reduction in popular item distribution (-13.8% popular video recommendations), and a +0.04% improvement in our topline user engagement metric. Our method successfully achieves better semantic coherence, balanced engagement, and practical scalability for real-world deployment.
• Abstract（参考訳）: 関連ビデオレコメンデーションは、コラボレーティブ・フィルタリング(CF)をコラボレーティブ・シグナルによって駆動し、しばしばセマンティック・コヒーレンスを欠いたレコメンデーションとなり、強い人気バイアスを示す。 本稿では,セマンティックな関連性とユーザエンゲージメントを明確にバランスさせるために,標準的な2towerモデルを強化した新しい多目的検索フレームワークを提案する。 私たちのアプローチは、次のように一意に結合します。 (a)マルチタスク学習(MTL)は、協調と意味的関連性を共同で最適化し、トピックの一貫性を明確に優先順位付けする。 b)より豊かな意味理解のためのマルチモーダルコンテンツ特徴(テキストおよび視覚的埋め込み)の融合 (c)逆相対性重み付けによる政治外修正(OPC)は、人気バイアスを効果的に軽減する。 産業規模データの評価と2週間のライブA/Bテストにより,本フレームワークの有効性が明らかとなった。 その結果、セマンティック関連性(トピックマッチレート51%から63%)の大幅な改善、人気のアイテム配信の削減(-13.8%の人気ビデオレコメンデーション)、およびトップラインユーザエンゲージメント指標の+0.04%の改善が見られた。 本手法は, 実世界の展開において, セマンティック・コヒーレンス, バランスの取れたエンゲージメント, 実用的なスケーラビリティを実現する。

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