Generierung von personalisierten Feeds in Echtzeit mit vorbereiteten Einbettungssimilaritäten

Alapfogalmak

Effiziente Generierung von personalisierten Feeds in Echtzeit durch vorbereitete Einbettungssimilaritäten.

Kivonat

1. Zusammenfassung:

Einbettungen in personalisierten Empfehlungssystemen
Überwindung von Herausforderungen in der Personalisierung
Praktische Anwendung bei Bol mit signifikantem Uplift in Konversionen
2. Einleitung:

Bol und die Herausforderungen personalisierter Feeds
Einführung von Top-Deals, Top-Picks und Neuheiten für Kunden
Methodik zur Erstellung personalisierter Feeds
3. Vier Herausforderungen in personalisierten Feed-Systemen:

Kundenrepräsentation, Artikelrepräsentation, Kandidatenabruf und Ranking-Herausforderungen
Lösungsansätze für jede Herausforderung
4. Unsere Beiträge:

Verwendung eines Dual-Encoder-Ansatzes
Überwindung von Engpässen in der Benutzerdarstellung und hohen Infrastrukturkosten
5. Verwandte Arbeiten:

Anwendung von Deep Learning in Empfehlungssystemen
Vergleich mit anderen Industrieansätzen
6. Methodik:

Darstellung eines Artikels mit drei Einbettungen
Modellarchitektur zur Generierung von drei Artikel-Einbettungen mit einem Modelllauf
Schulung mit kontrastivem Lernen

Statisztikák

In personalisierten Empfehlungssystemen werden Einbettungen verwendet, um Kundenaktionen und Artikel zu codieren.
Die vorgeschlagene Methode führte zu einem signifikanten Anstieg von 4,9% in Konversionen.

Idézetek

"Die Methode verbesserte das Kundenengagement und die Erfahrung, was zu einem signifikanten Anstieg von 4,9% in Konversionen führte."

Főbb Kivonatok

Pfeed

by Binyam Gebre... : arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.16073.pdf

Mélyebb kérdések

Wie könnte die vorgeschlagene Methode auf andere E-Commerce-Plattformen angewendet werden?

Die vorgeschlagene Methode der Erzeugung von personalisierten Feeds durch die Verwendung von vorbereiteten Einbettungssimilaritäten könnte auf andere E-Commerce-Plattformen angewendet werden, indem sie die gleiche Architektur und Prozesse implementieren. Zunächst müssten die Plattformen sicherstellen, dass sie über ausreichende Daten verfügen, um die Kundeninteraktionen und Artikelinformationen zu erfassen. Anschließend könnten sie ähnliche Modelle wie den vorgeschlagenen SIMO-Encoder verwenden, um mehrere Einbettungen pro Artikel zu generieren und Beziehungen zwischen Artikeln zu erfassen. Die Plattformen könnten dann die vorberechneten Einbettungssimilaritäten nutzen, um personalisierte Empfehlungen in Echtzeit zu generieren und die Kundenbindung zu verbessern.

Welche potenziellen Nachteile könnten mit der Verwendung von vorbereiteten Einbettungssimilaritäten verbunden sein?

Obwohl die Verwendung von vorbereiteten Einbettungssimilaritäten viele Vorteile bietet, wie Effizienz und Skalierbarkeit, könnten auch potenzielle Nachteile damit verbunden sein. Einer der Hauptnachteile könnte die Aktualität der Einbettungen sein. Da die Einbettungen vorberechnet werden, könnten sie möglicherweise nicht immer die aktuellsten Informationen über Kundeninteraktionen oder Artikel widerspiegeln. Dies könnte zu veralteten Empfehlungen führen und die Relevanz der personalisierten Feeds beeinträchtigen. Ein weiterer potenzieller Nachteil könnte die Komplexität der Implementierung sein. Die Erstellung und Verwaltung von vorberechneten Einbettungen erfordert möglicherweise zusätzliche Ressourcen und Expertise, um sicherzustellen, dass die Einbettungen korrekt und effektiv genutzt werden.

Wie könnte die Idee der dynamischen Kundenprofile in anderen Branchen außerhalb des E-Commerce genutzt werden?

Die Idee der dynamischen Kundenprofile, bei der Kunden durch eine Reihe von Abfragen repräsentiert werden, die ihre Interaktionen mit Produkten widerspiegeln, könnte auch in anderen Branchen außerhalb des E-Commerce genutzt werden. Zum Beispiel könnten Unternehmen im Bereich der personalisierten Medizin diese Methode anwenden, um Patientenprofile zu erstellen, die ihre medizinischen Behandlungen und Gesundheitsdaten widerspiegeln. Auf diese Weise könnten personalisierte Behandlungspläne und Empfehlungen basierend auf den dynamischen Profilen der Patienten entwickelt werden. In der Bildung könnten dynamische Profile verwendet werden, um personalisierte Lernpfade für Schüler zu erstellen, die auf ihren individuellen Lerninteressen und -stilen basieren. Durch die Anpassung von Angeboten und Dienstleistungen an die spezifischen Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden könnten Unternehmen in verschiedenen Branchen die Kundenzufriedenheit steigern und langfristige Beziehungen aufbauen.