실제 사용자 선호도를 고려한 모델 기반 다중 에이전트 개인화 단편 동영상 추천 시스템

Core Concepts

사용자의 다양한 선호도를 고려하여 시청 시간을 최대화하는 협력적 다중 에이전트 기반 추천 시스템

Abstract

이 논문은 단편 동영상 추천 시스템에서 사용자의 다양한 선호도를 고려하여 시청 시간을 최대화하는 협력적 다중 에이전트 기반 추천 시스템을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:

사용자의 시청 시간, 팔로우, 좋아요, 댓글 등 다양한 선호도 신호를 고려하는 다중 에이전트 협력 프레임워크를 제안했다. 각 에이전트는 특정 선호도 신호를 최대화하도록 학습되며, 이들이 협력하여 전체 사용자 만족도를 향상시킨다.
샘플 선택 편향 문제를 해결하기 위해 비노출 샘플을 활용하고 사용자 피드백 시뮬레이터를 도입하는 모델 기반 학습 접근법을 제안했다.
오프라인 실험과 온라인 A/B 테스트를 통해 제안 모델의 우수성을 검증했으며, 실제 대규모 동영상 플랫폼에 성공적으로 적용되었다.

Stats

사용자 한 세션 당 평균 시청 시간은 제안 모델이 기존 모델 대비 0.55% 향상되었다.
사용자 한 세션 당 평균 동영상 시청 개수는 제안 모델이 기존 모델 대비 0.54% 향상되었다.
사용자 한 세션 당 평균 팔로우 수는 제안 모델이 기존 모델 대비 1.45% 향상되었다.
사용자 한 세션 당 평균 댓글 수는 제안 모델이 기존 모델 대비 1.28% 향상되었다.

Quotes

"사용자의 다양한 선호도 신호를 고려하여 시청 시간을 최대화하는 협력적 다중 에이전트 기반 추천 시스템을 제안한다."
"샘플 선택 편향 문제를 해결하기 위해 비노출 샘플을 활용하고 사용자 피드백 시뮬레이터를 도입하는 모델 기반 학습 접근법을 제안한다."

Key Insights Distilled From

A Model-based Multi-Agent Personalized Short-Video Recommender System

by Peilun Zhou,... at arxiv.org 05-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.01847.pdf

Deeper Inquiries

사용자의 다양한 선호도 신호 간의 상호작용을 더 깊이 있게 모델링할 수 있는 방법은 무엇일까

다양한 선호도 신호 간의 상호작용을 더 깊이 모델링하기 위한 방법 중 하나는 주의 메커니즘을 활용하는 것입니다. 주의 메커니즘은 다른 에이전트로부터 유익한 정보를 선택적으로 활용하여 더 나은 행동 계획을 세울 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 다른 에이전트로부터의 지식을 적절히 활용하여 사용자의 다양한 선호도 신호 간의 상호작용을 고려할 수 있습니다. 또한, 다중 헤드를 활용하여 사용자 피드백의 여러 측면을 모델링하고 각 헤드가 특정 측면에 대해 최적화되도록 하는 것도 효과적인 방법입니다.

비노출 샘플을 활용하는 방법 외에 샘플 선택 편향 문제를 해결할 수 있는 다른 접근법은 무엇이 있을까

비노출 샘플을 활용하는 방법 외에 샘플 선택 편향 문제를 해결할 수 있는 다른 접근법으로는 확률적 경사 하강법(SGD)을 사용하여 불균형한 샘플 가중치를 조정하거나, 불확실성을 고려한 모델링을 통해 더 효과적으로 SSB 문제를 해결할 수 있습니다. 불확실성을 고려한 모델링은 두 개의 병렬 예측기를 사용하여 불확실성을 추정하고, 이를 통해 더 효율적으로 샘플 선택 편향을 줄일 수 있습니다.

제안 모델의 성능 향상을 위해 강화학습 알고리즘 외에 어떤 기술을 활용할 수 있을까

제안 모델의 성능 향상을 위해 강화학습 알고리즘 외에는 심층 관심 네트워크(Deep Interest Network)와 같은 기술을 활용할 수 있습니다. 심층 관심 네트워크는 클릭 스루율 예측에 사용되며, 사용자의 관심을 다양한 측면에서 고려하여 개인화된 추천을 제공하는 데 효과적입니다. 이러한 기술을 활용하여 제안 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.