論文の概要: Memento: Personalized RAG-Style Long-Retention Data Scaling for META Ads Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24051v1
• Date: Fri, 22 May 2026 00:12:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 15:02:31.466658
• Title: Memento: Personalized RAG-Style Long-Retention Data Scaling for META Ads Recommendation
• Title（参考訳）: Memento: META広告推奨のためのパーソナライズされたRAGスタイルの長期保持データスケーリング
• Authors: Xiaoyu Chen, Ruichen Wang, Jieming Di, Suofei Feng, Nafis Abrar, Lilly Kumari, Tony Tsui, Yilin Liu, Yu Lu, Sowmya Patapati, Junwei Xiong, Qiao Yang, Dorothy Sun, Yang Cao, Victor Chen, Pan Chen, Ramsundar Sundarkumar, Shivendra Pratap Singh, Arnold Overwijk, Ling Leng, Dinesh Ramasamy, Sri Reddy, Robert Malkin, Sandeep Pandey,
• Abstract要約: 我々は,履歴ユーザのエンゲージメントをドキュメントコーパスとして扱い,広告要求をクエリとして扱う,パーソナライズされた検索拡張フレームワークであるMementoを紹介した。 Mementoは1日10ms以下のレイテンシで処理し、クリックスルーと変換予測の両方で0.25-0.3%の正規化エントロピーゲインを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.367591533012273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling of long history data suffers from long-context window attention dilution, system efficiency and catastrophic forgetting problems, where naive linear scaling approach like LastN would fail. We introduce Memento, a personalized retrieval-augmented framework that treats historical user engagements as a document corpus and ad requests as queries, retrieving relevant interactions via Maximal Marginal Relevance (MMR) to balance similarity with diversity. We identify two complementary applications: Representation Memento, which retrieves historical embeddings for feature augmentation, and Data Memento, which retrieves past training examples for multipass training. Through infrastructure co-design -- temporal chunking, INT8 quantization, and asynchronous serving -- Memento achieves 5-10$\times$ resource efficiency over linear scaling. Memento processes daily requests with sub-10ms latency, yielding 0.25-0.3% Normalized Entropy gain on both click-through and conversion prediction. In production, Memento delivers a 1% CTR lift on Facebook Feed and Reels and a 1.2% CVR lift, scaling personalization to 365+ days of history.
• Abstract（参考訳）: 長い履歴データのモデリングは、LastNのような単純な線形スケーリングアプローチが失敗する、長いコンテキストの窓の注意の希釈、システムの効率、破滅的な忘れの問題に悩まされる。 本稿では,過去のユーザエンゲージメントをドキュメントコーパスとして扱い,広告要求をクエリとして扱い,MMR(Maximal Marginal Relevance)を介して関連するインタラクションを検索して,多様性と類似性をバランスさせる,パーソナライズされた検索拡張フレームワークであるMementoを紹介する。 特徴拡張のための履歴埋め込みを検索するRepresentation Mementoと、マルチパストレーニングのための過去のトレーニング例を検索するData Mementoの2つの補完的応用を識別する。 インフラストラクチャの共同設計 -- 時間的チャンク、INT8量子化、非同期サービス -- を通じて、Mementoは、線形スケーリングよりも5-10$\times$リソース効率を達成した。 Mementoは10ms以下のレイテンシで日々のリクエストを処理し、クリックスルーと変換予測の両方で0.25-0.3%の正規化エントロピーゲインを得る。 プロダクションでは、Facebook Feed and Reelsで1%のCTRリフトと1.2%のCVRリフトを提供し、365日以上の履歴にパーソナライズする。

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