論文の概要: Practice on Long Behavior Sequence Modeling in Tencent Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21714v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 06:55:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.103235
• Title: Practice on Long Behavior Sequence Modeling in Tencent Advertising
• Title（参考訳）: Tencent広告における長期行動系列モデリングの実践
• Authors: Xian Hu, Ming Yue, Zhixiang Feng, Junwei Pan, Junjie Zhai, Ximei Wang, Xinrui Miao, Qian Li, Xun Liu, Shangyu Zhang, Letian Wang, Hua Lu, Zijian Zeng, Chen Cai, Wei Wang, Fei Xiong, Pengfei Xiong, Jintao Zhang, Zhiyuan Wu, Chunhui Zhang, Anan Liu, Jiulong You, Chao Deng, Yuekui Yang, Shudong Huang, Dapeng Liu, Haijie Gu,
• Abstract要約: 時系列モデリングは,ユーザの長期的嗜好を捉えるためのレコメンデーションシステムにおいて,欠かせないフロンティアとなっている。 長周期モデリングのための2段階フレームワークの実践的アプローチをいくつか提案する。 Tencentの大規模広告プラットフォーム上で本番環境にデプロイされた当社のイノベーションは、大幅なパフォーマンス向上を実現しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.65309022911994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-sequence modeling has become an indispensable frontier in recommendation systems for capturing users' long-term preferences. However, user behaviors within advertising domains are inherently sparse, posing a significant barrier to constructing long behavioral sequences using data from a single advertising domain alone. This motivates us to collect users' behaviors not only across diverse advertising scenarios, but also beyond the boundaries of the advertising domain into content domains-thereby constructing unified commercial behavior trajectories. This cross-domain or cross-scenario integration gives rise to the following challenges: (1) feature taxonomy gaps between distinct scenarios and domains, (2) inter-field interference arising from irrelevant feature field pairs, and (3) target-wise interference in temporal and semantic patterns when optimizing for different advertising targets. To address these challenges, we propose several practical approaches within the two-stage framework for long-sequence modeling. In the first (search) stage, we design a hierarchical hard search method for handling complex feature taxonomy hierarchies, alongside a decoupled embedding-based soft search to alleviate conflicts between attention mechanisms and feature representation. In the second (sequence modeling) stage, we introduce: (a) Decoupled Side Information Temporal Interest Networks (TIN) to mitigate inter-field conflicts; (b) Target-Decoupled Positional Encoding and Target-Decoupled SASRec to address target-wise interference; and (c) Stacked TIN to model high-order behavioral correlations. Deployed in production on Tencent's large-scale advertising platforms, our innovations delivered significant performance gains: an overall 4.22% GMV lift in WeChat Channels and an overall 1.96% GMV increase in WeChat Moments.
• Abstract（参考訳）: 時系列モデリングは,ユーザの長期的嗜好を捉えるためのレコメンデーションシステムにおいて,欠かせないフロンティアとなっている。 しかし、広告ドメイン内のユーザ行動は本質的には疎外であり、単一の広告ドメインからのデータだけで長い行動シーケンスを構築する上で重要な障壁となる。 これは、多様な広告シナリオだけでなく、広告ドメインの境界を越えてコンテンツドメインへのユーザの行動収集を動機付けます。 1)異なるシナリオとドメイン間の特徴的分類的ギャップ、(2)無関係な特徴フィールド対から生じるフィールド間干渉、(3)異なる広告ターゲットを最適化する際の時間的・意味的パターンに対する標的的干渉。 これらの課題に対処するため、長周期モデリングのための2段階フレームワーク内にいくつかの実践的アプローチを提案する。 最初の(探索)段階では、複雑な特徴分類階層を扱うための階層的ハードサーチ手法を設計し、注意機構と特徴表現の衝突を軽減するために、分離された埋め込みベースのソフトサーチと共に設計する。 第2段階(シーケンスモデリング)では、次のように紹介する。 (a)フィールド間の紛争を緩和するため、サイドインフォメーション・テンポラル・ネットワーク(TIN)を分離すること ロ 標的分離位置符号化及び目標分離SASRecによる目標干渉対策 (c)高次挙動相関をモデル化するための積み重ねTIN。 当社のイノベーションはTencentの大規模広告プラットフォームで運用され、WeChat Channelsの4.22%のGMVリフト、WeChat Momentsの1.96%のGMVアップなど、大幅なパフォーマンス向上を実現しました。

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