多场景因果驱动自适应网络M-scan用于推荐

Core Concepts

提出了一种新的多场景推荐模型M-scan,通过场景感知协同注意力机制和场景偏差消除模块,有效地利用不同场景的数据,提高了推荐性能。

Abstract

本文主要关注多场景推荐领域,这是一个重大挑战,需要有效利用不同场景的数据来增强数据稀缺场景的预测能力。现有的主流方法主要集中在创新模型网络架构,旨在使网络能够隐式地从不同场景中获取知识。然而,网络中隐式学习的不确定性源于缺乏显式建模,不仅训练困难,而且用户表示不完整,性能也不理想。

通过因果图分析,我们发现场景本身直接影响点击行为,但现有方法在训练当前场景模型时直接利用其他场景的点击行为,导致预测存在偏差。为解决这些问题,我们提出了多场景因果驱动自适应网络M-scan。该模型包含场景感知协同注意力机制,显式提取与当前场景相符的其他场景用户兴趣;同时采用场景偏差消除模块,利用因果反事实推理缓解其他场景数据引入的偏差。

在两个公开数据集上的大量实验证明,与现有基准模型相比,M-scan的有效性得到验证。

Stats

用户点击行为受场景直接影响,而不仅仅通过用户兴趣间接影响。
不同场景的位置和大小会直接影响用户的点击行为。

Quotes

无

Key Insights Distilled From

M-scan

by Jiachen Zhu,... at arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07581.pdf

Deeper Inquiries

如何进一步提高M-scan在大规模商业平台上的适用性和可扩展性

M-scanの大規模商業プラットフォームでの適用性と拡張性をさらに向上させるためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、M-scanのモデルアーキテクチャをさらに最適化し、より効率的な計算と高速な処理を実現することが重要です。これにより、大規模なデータセットや複数のシナリオにおいてもスケーラビリティを確保できます。さらに、分散コンピューティングや並列処理を活用して、モデルのトレーニングと推論を効率化することも有効です。また、リアルタイム性やリソース効率性を向上させるために、モデルの軽量化や最適化も検討する価値があります。さらに、異なるビジネスケースや業界においても適用可能な汎用性を持たせるために、モデルの柔軟性を高めることも重要です。これにより、様々な環境や要件に対応できるようになります。

除了点击行为,M-scan是否可以应用于其他类型的用户反馈,如评分、购买等

M-scanは、クリック行動だけでなく、評価や購入などの他のタイプのユーザーフィードバックにも適用可能です。ユーザーの行動パターンや嗜好を捉えるために、M-scanのモデルアーキテクチャを適切に調整することで、さまざまな種類のユーザーフィードバックに対応できます。たとえば、評価データや購入履歴を入力データとして取り込むことで、ユーザーの嗜好や興味をより包括的に捉えることが可能です。このようにして、M-scanはクリック行動以外のユーザーフィードバックにも適用可能であり、さまざまな推薦シナリオに活用できます。

在多场景推荐中,如何利用场景之间的相关性来进一步提高模型性能

多シナリオ推薦では、シナリオ間の関連性を活用することでモデルの性能をさらに向上させることが可能です。例えば、類似したシナリオ間でのユーザーの行動パターンや嗜好を分析し、それらの関連性をモデルに組み込むことで、より精緻な推薦を実現できます。シナリオ間の相互作用を考慮したモデルの構築や、シナリオ間のデータ共有や融合を行うことで、異なるシナリオ間でのユーザーの移行や嗜好の変化をより正確に捉えることができます。さらに、シナリオ間の相関を活用して、モデルの特徴量や重みを適切に調整することで、異なるシナリオにおける推薦精度を向上させることができます。これにより、ユーザーにより適した推薦を提供することが可能となります。