Retrieval-Augmentierte Transformer-Architektur zur Vorhersage der Klickrate

Kernekoncepter

Die Arbeit präsentiert einen Retrieval-Augmented Transformer (RAT), der feinkörnige Interaktionen innerhalb und über Stichproben hinweg für die Vorhersage der Klickrate erfasst.

Resumé

Die Arbeit stellt einen Retrieval-Augmented Transformer (RAT) vor, der darauf abzielt, effektive Modelle für Featureinteraktionen in der Klickratenvorhersage zu entwickeln. Traditionelle Methoden konzentrieren sich hauptsächlich auf die Modellierung von Featureinteraktionen innerhalb einer einzelnen Stichprobe, übersehen aber potenzielle Beziehungen über Stichproben hinweg, die als Referenzkontext zur Verbesserung der Vorhersage dienen können.
Um diese Schwäche auszugleichen, entwickelt RAT einen Retrieval-Augmented Transformer, der darauf abzielt, feinkörnige Featureinteraktionen innerhalb und über Stichproben hinweg zu erfassen. Durch das Abrufen ähnlicher Stichproben konstruiert RAT einen erweiterten Eingabedatensatz für jede Zielstichprobe. Dann baut es Transformer-Schichten mit kaskadierten Aufmerksamkeiten auf, um sowohl intra- als auch cross-sample-Featureinteraktionen zu erfassen, was das umfassende Schlussfolgern für eine verbesserte Klickratenvorhersage bei gleichzeitiger Effizienz ermöglicht.
Umfangreiche Experimente auf realen Datensätzen belegen die Wirksamkeit von RAT und legen seinen Vorteil in Szenarien mit langen Schwänzen nahe.

Statistik

Die Anzahl der Stichproben in den Datensätzen ML-Tag, KKBox und Tmall beträgt 2.006.859, 7.377.418 bzw. 54.925.331.
Die Anzahl der Felder in den Datensätzen beträgt 3, 19 bzw. 9.
Die fehlenden Werte-Quote in den Datensätzen beträgt 0%, 6,08% bzw. 0,36%.
Die positive Klickrate in den Datensätzen beträgt 33,33%, 50,35% bzw. 50%.

Citater

"Retrieval-augmented learning has shown effective in natural language processing [5] and computer vision [1], whose typical idea is to retrieve similar samples and enhance model prediction with these external demonstrations."
"Inspired by its success in relieving long-tail problems [12], we believe it is a promising paradigm to relieve the aforementioned issue in CTR prediction."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

RAT

by Yushen Li,Ji... kl. arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02249.pdf

Dybere Forespørgsler

Wie könnte RAT für andere Anwendungen jenseits der Klickratenvorhersage, wie z.B. Empfehlungssysteme, erweitert werden?

RAT könnte für andere Anwendungen wie Empfehlungssysteme erweitert werden, indem es auf verschiedene Arten angepasst wird. Zum Beispiel könnte RAT in Empfehlungssystemen eingesetzt werden, um personalisierte Empfehlungen für Produkte, Filme oder Musik basierend auf dem Verhalten und den Vorlieben der Benutzer zu geben. Durch die Integration von zusätzlichen Merkmalen wie demografischen Informationen, vergangenen Interaktionen und sozialem Verhalten könnte RAT die Qualität der Empfehlungen verbessern. Darüber hinaus könnte RAT in der Lage sein, komplexe Beziehungen zwischen Benutzern und Elementen zu modellieren, um präzisere Empfehlungen zu generieren.

Welche zusätzlichen Informationen oder Kontextfaktoren könnten in das Retrieval-Verfahren von RAT integriert werden, um die Qualität der abgerufenen Referenzstichproben weiter zu verbessern?

Um die Qualität der abgerufenen Referenzstichproben in RAT weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationen oder Kontextfaktoren in das Retrieval-Verfahren integriert werden. Beispielsweise könnten dem Retrieval-Prozess demografische Informationen, geografische Daten, Zeitstempel oder soziale Verbindungen hinzugefügt werden, um relevantere und aussagekräftigere Referenzstichproben zu erhalten. Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Informationen könnte RAT besser in der Lage sein, die individuellen Präferenzen und Verhaltensweisen der Benutzer zu verstehen und präzisere Vorhersagen zu treffen.

Wie könnte RAT so angepasst werden, dass es auch in Szenarien mit sehr wenigen Trainingsdaten oder in Echtzeit-Anwendungen effektiv ist?

Um RAT für Szenarien mit sehr wenigen Trainingsdaten oder in Echtzeit-Anwendungen effektiv anzupassen, könnten verschiedene Maßnahmen ergriffen werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von Transfer Learning-Techniken, um das Modell mit Wissen aus ähnlichen Domänen oder Datensätzen zu initialisieren und die Anpassung an neue Daten zu erleichtern. Darüber hinaus könnte RAT durch die Implementierung von Online-Lernverfahren kontinuierlich aktualisiert werden, um sich an sich ändernde Bedingungen anzupassen. Die Reduzierung der Modellkomplexität, die Verwendung von effizienten Algorithmen und die Optimierung der Berechnungsschritte könnten ebenfalls dazu beitragen, die Effizienz von RAT in Szenarien mit begrenzten Daten oder in Echtzeit-Anwendungen zu verbessern.