論文の概要: UniRank: Unified List-wise Reranking via Confidence-Ordered Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10527v1
- Date: Mon, 11 May 2026 13:12:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.835467
- Title: UniRank: Unified List-wise Reranking via Confidence-Ordered Denoising
- Title（参考訳）: UniRank: 信頼性を優先したデノベーションによるリストの統一化
- Authors: Pengyue Jia, Hailan Yang, Shuchang Liu, Xiaobei Wang, Wanyu Wang, Xiang Li, Yongqi Liu, Kaiqiao Zhan, Kun Gai, Xiangyu Zhao,
- Abstract要約: リストの並べ替えは、リクエスト固有の候補項目のプールを、ユーザの満足度を最大化する順序付きスレートに配置する。
提案するUniRankは、ARとNARのリランカを特殊ケースとして復元する、リスト単位のリグレードフレームワークである。
Amazon Books、MovieLens-1M、および工業用ショートビデオデータセットの実験は、UniRankが一貫して最先端のベースラインを上回っていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.296591996616975
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: List-wise reranking arranges a request-specific pool of candidate items into an ordered slate that maximizes user satisfaction. Existing generative rerankers fall into two paradigms: Autoregressive (AR) rerankers construct the slate left to right and capture inter-item dependencies in the exposure list, but they suffer from error propagation because early mistakes affect subsequent slots. Non-autoregressive (NAR) rerankers predict all slots in parallel and avoid error propagation, but they weaken inter-item interaction modeling under a slot independence assumption. This raises a central question: is there a unified architecture that combines the strengths of both paradigms and delivers stronger reranking performance? We answer this question with UniRank, a unified list-wise reranking framework whose inference time variants recover AR and NAR rerankers as special cases. UniRank integrates bidirectional slate modeling into an iterative denoising process and fills the most confident slot at each step. To instantiate this framework for reranking, we introduce the Task Grounded Diffusion Interface (TGD), which performs denoising at the item level and restricts prediction to the request-specific candidate pool. TGD aggregates each item's semantic tokens into a single item embedding and scores each slot directly against the candidate pool. Experiments on Amazon Books, MovieLens-1M, and an industrial short video dataset show that UniRank consistently outperforms state-of-the-art baselines. Online A/B tests on a real-world industrial platform further validate its effectiveness, yielding significant improvements of +0.159% in user average app-time and +1.016% in share-rate.
- Abstract（参考訳）: リストの並べ替えは、リクエスト固有の候補項目のプールを、ユーザの満足度を最大化する順序付きスレートに配置する。
既存の生成的リランカは2つのパラダイムに分類される: 自動回帰(AR)リランカは、露出リスト内のスレートを左から右に構築し、イテム間の依存関係をキャプチャするが、初期ミスが後続のスロットに影響を与えるためエラーの伝播に悩まされる。
非自己回帰(NAR)リランカは、全てのスロットを並列に予測し、エラーの伝播を避けるが、スロット独立仮定の下での相互作用モデリングを弱める。
両方のパラダイムの長所を結合し、より強力なパフォーマンスを提供する統一アーキテクチャが存在するか?
この疑問に答えるUniRankは、推論時間変異がARとNARリランカを特殊ケースとして回復するリストワイドリグレードフレームワークである。
UniRankは双方向のスレートモデリングを反復的認知プロセスに統合し、各ステップで最も自信のあるスロットを埋める。
このフレームワークを再配置するために、アイテムレベルでデノベーションを行い、リクエスト固有の候補プールに予測を制限するタスク接地拡散インタフェース(TGD)を導入する。
TGDは各項目のセマンティックトークンを単一のアイテム埋め込みに集約し、各スロットを候補プールに対して直接得点する。
Amazon Books、MovieLens-1M、および工業用ショートビデオデータセットの実験は、UniRankが一貫して最先端のベースラインを上回っていることを示している。
実世界の産業プラットフォーム上でのオンラインA/Bテストは、その効果をさらに検証し、ユーザ平均のアプリタイム+0.159%、シェアレート+1.016%を大幅に改善した。
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