論文の概要: SIREN: Unified Multi-Granularity Semantic Interaction for Multi-Modal Lifelong User Interest Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25726v1
• Date: Mon, 25 May 2026 11:33:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:19.838732
• Title: SIREN: Unified Multi-Granularity Semantic Interaction for Multi-Modal Lifelong User Interest Modeling
• Title（参考訳）: SIREN:マルチモード生涯ユーザ関心モデリングのための統一多言語セマンティックインタラクション
• Abstract要約: 産業レコメンデータシステムは、進化するユーザの好みを捉えるために、生涯にわたるユーザ行動履歴とリッチなマルチモーダルコンテンツを活用している。 SIRENは,マルチモーダル・ライフタイム・ユーザ・関心モデリングのための統合された多言語間セマンティック・インタラクション・フレームワークである。 2025年7月から、SIRENはTencentの広告プラットフォームでフルトラフィックサービス用に完全にローンチされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.637289409638655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial recommender systems increasingly leverage lifelong user behavior histories and rich multi-modal content to capture evolving user preferences. However, effectively integrating multi-modal features into lifelong interest modeling remains challenging due to the inherent misalignment between multi-modal and collaborative spaces. Existing paradigms typically rely on separate modeling of multi-modal sequence and behavior sequence, and late fusion to alleviate the modality gap, which results in coarse-grained multi-modal representation and limited integration. In this paper, we propose SIREN, a unified multi-granularity semantic interaction framework for multi-modal lifelong user interest modeling. In the General Search Unit stage, we introduce two alternative retrieval strategies: multi-modal similarity-based soft retrieval for retrieval effectiveness, and Semantic ID (SemID)-based hard retrieval for efficient industrial serving. For the Exact Search Unit stage, we explicitly incorporate target-aware relevance via coarse similarity buckets and fine-grained prefix-encoded SemIDs, enabling unified interaction with collaborative ID features within the target-conditioned transformer architecture. Extensive experiments on the offline dataset demonstrate that SIREN achieves a state-of-the-art GAUC. Online A/B tests further demonstrate consistent GMV gains across multiple production scenarios, including +2.28% in Weixin Moments, +3.87% in Weixin Official Accounts, and +1.61% in Weixin Channels. From July 2025, SIREN has been fully launched for full-traffic serving in Tencent's advertising platform.
• Abstract（参考訳）: 産業レコメンデータシステムは、進化するユーザの好みを捉えるために、生涯にわたるユーザ行動履歴とリッチなマルチモーダルコンテンツを活用している。 しかし,マルチモーダル空間と協調空間の相違により,マルチモーダル特徴を生涯的関心モデリングに効果的に統合することは依然として困難である。 既存のパラダイムは、通常、マルチモーダルシーケンスと行動シーケンスの別々なモデリングと、モーダルギャップを軽減するために後期融合に依存し、粗い粒度のマルチモーダル表現と限定的な統合をもたらす。 本稿では,マルチモーダル・ライフタイム・ユーザ・関心モデリングのための多言語間セマンティック・インタラクション・フレームワークであるSIRENを提案する。 General Search Unitの段階では、検索効率のためのマルチモーダル類似性に基づくソフト検索と、効率的な産業サービスのためのセマンティックID(Semantic ID)ベースのハード検索の2つの代替手法を導入する。 Exact Search Unitのステージでは、粗い類似性バケットときめ細かいプレフィックスエンコードされたSemIDを介し、ターゲット条件付きトランスフォーマーアーキテクチャ内の協調ID機能との統一的な相互作用を可能にする。 オフラインデータセットに関する大規模な実験は、SIRENが最先端のGAUCを達成することを示した。 オンラインA/Bテストでは、Weixin Momentsの+2.28%、Weixin Official Accountsの+3.87%、Weixin Channelsの+1.61%など、複数のプロダクションシナリオで一貫したGMVの増加が示されている。 2025年7月から、SIRENはTencentの広告プラットフォームでフルトラフィックサービス用に完全にローンチされた。

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