用户搜索和推荐行为转换建模:UniSAR

Core Concepts

本文提出了UniSAR框架,有效地建模了用户在搜索和推荐服务之间的不同类型的细粒度行为转换,为用户提供统一的搜索和推荐服务。

Abstract

本文提出了UniSAR框架,旨在有效地建模用户在搜索和推荐服务之间的不同类型的细粒度行为转换。UniSAR主要通过三个步骤来实现这一目标:

提取阶段:UniSAR使用配备预定义掩码的变压器分别提取了四种不同类型的用户行为转换,包括s2s、r2r、r2s和s2r。

对齐阶段:UniSAR采用对比学习的方法,将来自同一场景的转换与来自不同场景的转换进行对齐,使模型能够学习到它们之间的关系。

融合阶段:UniSAR使用交叉注意力机制将不同类型的转换进行融合,得到搜索和推荐的最终表示。

这些表示与候选项目和查询一起被用于预测用户偏好。UniSAR还采用联合训练的方式,使其能够应用于搜索和推荐两个场景,并有效利用每个场景的知识来增强另一个场景。
实验结果表明,UniSAR在两个公开数据集上都取得了最佳性能,不仅优于单个场景的传统模型,也超过了现有的联合搜索和推荐模型。

Stats

在推荐场景下,如果用户的前一个场景也是推荐,则当前点击的项目与前一个点击的项目有7.99%的相关性。但如果前一个场景是搜索,则相关性下降到4.86%。
在搜索场景下,如果用户的前一个场景也是搜索,则当前点击的项目与前一个点击的项目有17.14%的相关性。但如果前一个场景是推荐,则相关性下降到3.67%。

Quotes

无

Key Insights Distilled From

UniSAR: Modeling User Transition Behaviors between Search and Recommendation

by Teng Shi,Zih... at arxiv.org 04-16-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.09520.pdf

Deeper Inquiries

如何进一步提高UniSAR在搜索和推荐两个场景下的性能平衡

UniSARの検索と推薦の両方のシナリオでのパフォーマンスをさらに向上させるためには、いくつかの方法が考えられます。まず第一に、モデルのハイパーパラメータを調整して、S&Rタスク間のバランスをとることが重要です。特定のタスクに過度に適合することなく、両方のタスクに適したモデルを構築するために、ハイパーパラメータの最適化が必要です。さらに、より複雑なモデルアーキテクチャや特徴エンジニアリングを導入することで、モデルの表現力を向上させることができます。また、より多くのデータを使用してモデルをトレーニングすることも、パフォーマンス向上に役立つ可能性があります。さらに、アンサンブル学習や転移学習などの手法を組み合わせることで、UniSARの性能をさらに向上させることができます。

除了用户行为转换,还有哪些其他信息可以用来增强UniSAR的性能

UniSARの性能を向上させるためには、ユーザー行動の変換以外にもさまざまな情報を活用することが重要です。例えば、ユーザーの属性情報やコンテキスト情報を組み込むことで、よりパーソナライズされた推薦を実現できます。さらに、アイテムの特徴や関連性、時系列パターンなどの情報を考慮することで、推薦の精度を向上させることができます。また、外部データソースやソーシャルメディアの情報を統合することで、より豊富な情報を活用してUniSARの性能を向上させることができます。

UniSAR是否可以应用于其他领域,如电子商务或社交媒体等

UniSARは、様々な分野に適用することが可能です。例えば、電子商取引やソーシャルメディアなどの分野でUniSARの手法を活用することで、ユーザーの行動や興味をより効果的にモデル化し、パーソナライズされたサービスを提供することができます。さらに、情報検索やコンテンツ推薦などのさまざまなアプリケーションにも適用可能です。UniSARの柔軟性と汎用性により、さまざまな領域での応用が期待されます。