論文の概要: GenCI: Generative Modeling of User Interest Shift via Cohort-based Intent Learning for CTR Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.18251v1
• Date: Mon, 26 Jan 2026 08:15:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:08.732538
• Title: GenCI: Generative Modeling of User Interest Shift via Cohort-based Intent Learning for CTR Prediction
• Title（参考訳）: GenCI:CTR予測のためのコホートに基づくインテントラーニングによるユーザ関心の変化の生成モデリング
• Authors: Kesha Ou, Zhen Tian, Wayne Xin Zhao, Hongyu Lu, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: 本稿では,クリックスルー率(CTR)予測のためのユーザ嗜好をモデル化するための生成ユーザ意図フレームワークを提案する。 このフレームワークはまず、次の項目の予測目標で訓練された生成モデルを使用して、候補の関心コホートを積極的に生成する。 階層的候補認識ネットワークは、このリッチなコンテキスト信号をランキングステージに注入し、ユーザ履歴とターゲットアイテムの両方に適合するように、クロスアテンションで精製する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.0125708499372
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Click-through rate (CTR) prediction plays a pivotal role in online advertising and recommender systems. Despite notable progress in modeling user preferences from historical behaviors, two key challenges persist. First, exsiting discriminative paradigms focus on matching candidates to user history, often overfitting to historically dominant features and failing to adapt to rapid interest shifts. Second, a critical information chasm emerges from the point-wise ranking paradigm. By scoring each candidate in isolation, CTR models discard the rich contextual signal implied by the recalled set as a whole, leading to a misalignment where long-term preferences often override the user's immediate, evolving intent. To address these issues, we propose GenCI, a generative user intent framework that leverages semantic interest cohorts to model dynamic user preferences for CTR prediction. The framework first employs a generative model, trained with a next-item prediction (NTP) objective, to proactively produce candidate interest cohorts. These cohorts serve as explicit, candidate-agnostic representations of a user's immediate intent. A hierarchical candidate-aware network then injects this rich contextual signal into the ranking stage, refining them with cross-attention to align with both user history and the target item. The entire model is trained end-to-end, creating a more aligned and effective CTR prediction pipeline. Extensive experiments on three widely used datasets demonstrate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: クリックスルー率(CTR)予測は、オンライン広告とレコメンデーションシステムにおいて重要な役割を果たす。 歴史的行動からユーザの好みをモデル化する顕著な進歩にもかかわらず、2つの重要な課題が続いている。 まず、差別的パラダイムの排除は、ユーザの履歴にマッチする候補に焦点を当て、多くの場合、歴史的に支配的な機能に過度に適合し、迅速な関心の変化に適応できない。 第2に、ポイントワイドランキングパラダイムから重要な情報シャームが出現する。 それぞれの候補を個別にスコアリングすることで、CTRモデルはリコールされた集合によって暗示されるリッチなコンテキスト信号を捨てる。 これらの問題に対処するため,CTR予測のための動的ユーザ嗜好のモデル化にセマンティックな関心コホートを利用する生成的ユーザ意図フレームワークであるGenCIを提案する。 このフレームワークはまず、候補の関心コホートを積極的に生成するために、次世代の予測(NTP)目標を用いて訓練された生成モデルを使用する。 これらのコホートは、ユーザの直近の意図を明示的で、候補に依存しない表現として機能する。 階層的候補認識ネットワークは、このリッチなコンテキスト信号をランキングステージに注入し、ユーザ履歴とターゲットアイテムの両方に適合するように、クロスアテンションで精製する。 モデル全体がエンドツーエンドでトレーニングされ、より整合性があり効果的なCTR予測パイプラインが作成されます。 広く使われている3つのデータセットに対する大規模な実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。

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