Vorhersage der Motivation zum Öffnen einer App: Suche oder Empfehlung mit Neuronalen Hawkes-Prozessen

Core Concepts

Die Motivation der Nutzer, eine App zu öffnen, kann entweder das Suchen nach Informationen oder das Erkunden empfohlener Inhalte sein. Eine genaue Vorhersage dieser Motivation kann die Nutzerinteraktion verbessern und die Leistung verschiedener nachgelagerter Aufgaben steigern.

Abstract

Die Studie untersucht die Vorhersage der Motivation der Nutzer, eine App zu öffnen, entweder zum Suchen von Informationen oder zum Erkunden empfohlener Inhalte. Dies ist eine wichtige Aufgabe, da die Motivation der Nutzer die Nutzerinteraktion und die Leistung verschiedener nachgelagerter Aufgaben beeinflusst.
Die Autoren machen mehrere Beobachtungen zu den Verhaltensmustern hinter der Motivation der Nutzer zum Öffnen einer App:

Periodizität: Die Motivation zum Suchen oder Empfehlen zeigt tägliche und wöchentliche Muster.
Wiederholte Suchen: Nutzer öffnen die App oft mehrmals, um dieselbe Suchanfrage zu stellen.
Relevanz: Es besteht eine positive Korrelation zwischen dem Verhältnis von Suchen zu empfohlenen Klicks in einer vorherigen Sitzung und der Motivation zum Suchen beim nächsten Öffnen der App.

Basierend auf diesen Beobachtungen schlagen die Autoren ein neuronales Hawkes-Prozess-Modell (NHP-OAM) vor, um die Motivation der Nutzer zum Öffnen einer App vorherzusagen. NHP-OAM verwendet einen hierarchischen Transformer-Encoder, um die Einflussfaktoren zu erfassen, eine neuartige Intensitätsfunktion, um die Relevanz-Funktion zu berücksichtigen, und eine Zeitsteuerung, um zeitliche Informationen und nutzerspezifische Gewohnheiten zu integrieren.
Die Experimente auf zwei Datensätzen zeigen, dass NHP-OAM die Baseline-Modelle übertrifft. Weitere Experimente mit nachgelagerten Anwendungen demonstrieren die Effektivität von NHP-OAM bei der Vorhersage der Motivation der Nutzer zum Öffnen einer App und unterstreichen den enormen Anwendungswert.

Stats

Die Motivation der Nutzer zum Öffnen einer App zeigt eine tägliche und wöchentliche Periodizität.
Nutzer öffnen die App oft mehrmals, um dieselbe Suchanfrage zu stellen.
Es besteht eine positive Korrelation zwischen dem Verhältnis von Suchen zu empfohlenen Klicks in einer vorherigen Sitzung und der Motivation zum Suchen beim nächsten Öffnen der App.

Quotes

"Eine genaue Vorhersage der Motivation zum Öffnen einer App hat eine erhebliche Bedeutung für die Optimierung der Nutzerinteraktion und die Verbesserung der Leistung verschiedener nachgelagerter Aufgaben."
"Unsere Arbeit verschiebt den Fokus von der traditionellen Vorhersage der Nutzerabsicht hin zur Vorhersage der Motivation zum Öffnen einer App. Anstatt mehrere In-App-Absichten vorherzusagen, zielen wir darauf ab, warum ein Nutzer eine App zunächst zum Suchen oder Empfehlen öffnet."

Key Insights Distilled From

To Search or to Recommend

by Zhongxiang S... at arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03267.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte NHP-OAM in anderen Anwendungskontexten, die keine Suche und Empfehlung integrieren, eingesetzt werden?

NHP-OAM könnte in anderen Anwendungskontexten, die keine Suche und Empfehlung integrieren, dennoch effektiv eingesetzt werden, indem es die zeitlichen Abhängigkeiten und Verhaltensmuster der Nutzer modelliert. Zum Beispiel könnte es in der Finanzbranche eingesetzt werden, um das Investitionsverhalten von Anlegern vorherzusagen. Durch die Anpassung des Modells, um historische Handelsaktivitäten und Entscheidungen zu berücksichtigen, könnte NHP-OAM dazu beitragen, zukünftige Handelsmuster und -tendenzen vorherzusagen. Darüber hinaus könnte es in der Gesundheitsbranche genutzt werden, um das Verhalten von Patienten bei der Nutzung von Gesundheits-Apps oder die Einhaltung von Therapieplänen vorherzusagen. Durch die Integration von Daten zu vergangenen Gesundheitsaktivitäten und -entscheidungen könnte das Modell dazu beitragen, personalisierte Empfehlungen und Interventionen zu verbessern.

Welche zusätzlichen Informationen oder Kontextfaktoren könnten die Vorhersagegenauigkeit von NHP-OAM weiter verbessern?

Um die Vorhersagegenauigkeit von NHP-OAM weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationen oder Kontextfaktoren berücksichtigt werden. Dazu gehören:

Demografische Daten: Die Integration von demografischen Informationen wie Alter, Geschlecht, Einkommen und geografischer Standort könnte dazu beitragen, das Verständnis des Nutzerverhaltens zu vertiefen und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
Geräteinformationen: Die Berücksichtigung von Geräteinformationen wie Gerätetyp, Betriebssystem und Bildschirmgröße könnte Einblicke in das Nutzerverhalten in Bezug auf die Gerätenutzung liefern.
Externe Einflussfaktoren: Die Berücksichtigung externer Einflussfaktoren wie Wetterbedingungen, Feiertage oder saisonale Trends könnte dazu beitragen, das Verhalten der Nutzer genauer vorherzusagen, da diese Faktoren das Nutzerverhalten beeinflussen können.
Feedbackschleifen: Die Integration von Feedbackschleifen, um die Vorhersagen des Modells kontinuierlich zu überprüfen und anzupassen, könnte die Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessern.

Wie könnte NHP-OAM erweitert werden, um die Motivation der Nutzer über mehrere Sitzungen hinweg vorherzusagen und so ein tieferes Verständnis ihrer langfristigen Verhaltensweisen zu erlangen?

Um die Motivation der Nutzer über mehrere Sitzungen hinweg vorherzusagen und ein tieferes Verständnis ihrer langfristigen Verhaltensweisen zu erlangen, könnte NHP-OAM durch folgende Erweiterungen verbessert werden:

Langzeitgedächtnis: Die Integration eines Langzeitgedächtnisses in das Modell, das vergangene Sitzungen und Verhaltensweisen über einen längeren Zeitraum speichert, könnte dazu beitragen, langfristige Muster im Nutzerverhalten zu erkennen.
Sequenzielle Modellierung: Die Implementierung einer sequenziellen Modellierung, die die Entwicklung des Nutzerverhaltens über mehrere Sitzungen hinweg berücksichtigt, könnte ein umfassenderes Verständnis der langfristigen Motivation der Nutzer ermöglichen.
Kontextualisierung: Die Berücksichtigung von Kontextfaktoren wie Lebensereignissen, Präferenzen und Zielen der Nutzer könnte dazu beitragen, die Vorhersagen von NHP-OAM zu personalisieren und das Verständnis der langfristigen Verhaltensweisen zu vertiefen.
Feedbackschleifen und Anpassungen: Die Implementierung von Feedbackschleifen, die es dem Modell ermöglichen, kontinuierlich zu lernen und sich an veränderte Verhaltensweisen anzupassen, könnte die Vorhersagegenauigkeit über einen längeren Zeitraum verbessern.