論文の概要: An Industrial-Scale Sequential Recommender for LinkedIn Feed Ranking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12354v1
- Date: Thu, 12 Feb 2026 19:27:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.727299
- Title: An Industrial-Scale Sequential Recommender for LinkedIn Feed Ranking
- Title（参考訳）: LinkedIn フィードランク付けのための産業規模シーケンスレコメンダ
- Authors: Lars Hertel, Gaurav Srivastava, Syed Ali Naqvi, Satyam Kumar, Yue Zhang, Borja Ocejo, Benjamin Zelditch, Adrian Englhardt, Hailing Cheng, Andy Hu, Antonio Alonso, Daming Li, Siddharth Dangi, Chen Zhu, Mingzhou Zhou, Wanning Li, Tao Huang, Fedor Borisyuk, Ganesh Parameswaran, Birjodh Singh Tiwana, Sriram Sankar, Qing Lan, Julie Choi, Souvik Ghosh,
- Abstract要約: 本稿では,LinkedIn フィードのシーケンシャルランキングモデルである Feed Sequential Recommender (Feed-SR) を紹介する。
Feed-SRは現在、LinkedInのFeedの主要なメンバーエクスペリエンスである。
これは、既存の生産モデルと比較して、オンラインA/Bテストにおけるメンバーエンゲージメント(+2.10%の時間)が大幅に改善されたことを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.095204369682184
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: LinkedIn Feed enables professionals worldwide to discover relevant content, build connections, and share knowledge at scale. We present Feed Sequential Recommender (Feed-SR), a transformer-based sequential ranking model for LinkedIn Feed that replaces a DCNv2-based ranker and meets strict production constraints. We detail the modeling choices, training techniques, and serving optimizations that enable deployment at LinkedIn scale. Feed-SR is currently the primary member experience on LinkedIn's Feed and shows significant improvements in member engagement (+2.10% time spent) in online A/B tests compared to the existing production model. We also describe our deployment experience with alternative sequential and LLM-based ranking architectures and why Feed-SR provided the best combination of online metrics and production efficiency.
- Abstract（参考訳）: LinkedIn Feedは、世界中のプロフェッショナルが関連するコンテンツを発見し、コネクションを構築し、大規模に知識を共有することを可能にする。
本稿では,LinkedIn FeedのシーケンシャルランキングモデルであるFeed Sequential Recommender(Feed-SR)について述べる。
モデリングの選択、トレーニングテクニック、LinkedInスケールでのデプロイメントを可能にする最適化の提供について、詳しく説明します。
Feed-SRは現在、LinkedInのFeedの主要なメンバーエクスペリエンスであり、既存のプロダクションモデルと比較して、オンラインA/Bテストにおけるメンバーエンゲージメント(+2.10%の時間)が大幅に改善されている。
また、代替のシーケンシャルおよびLCMベースのランキングアーキテクチャによるデプロイメント経験や、Feed-SRがオンラインメトリクスと生産効率の最高の組み合わせを提供する理由についても説明します。
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