核心概念
Effektive Bewältigung von Herausforderungen bei der Repräsentationslernen in der Werbungsempfehlung.
要約
In diesem Artikel wird ein industrielles Werbungsempfehlungssystem vorgestellt, das sich auf die Repräsentationslernen konzentriert. Es werden Ansätze zur Kodierung von Merkmalen mit inhärenten Priors sowie Praktiken zur Bewältigung des dimensionsbezogenen Zusammenbruchs und der Interessenverflechtung erläutert. Darüber hinaus werden verschiedene Schulungstricks und Analysetools präsentiert.
- Einleitung:
- Die Online-Werbeindustrie basiert auf erfolgreicher Anwendung von maschinellem Lernen.
- Tiefe Lernmodelle haben in verschiedenen Bereichen Erfolg gezeigt.
- Merkmalskodierung:
- Unterschiedliche Arten von Merkmalen werden kodiert, um ihre inhärenten zeitlichen, ordinalen oder räumlichen Priors zu bewahren.
- Merkmalsinteraktion und dimensionsbezogener Zusammenbruch:
- Die Verwendung von Multi-Embedding-Paradigmen zur Bewältigung des dimensionsbezogenen Zusammenbruchs wird diskutiert.
- Interessenverflechtung:
- Die Einführung von Shared and Task-Specific Embedding (STEM) und Asymmetric Multi-Embedding (AME) zur Bewältigung der Interessenverflechtung wird erläutert.
- Analysetools:
- Werkzeuge zur Analyse von Merkmalskorrelationen, dimensionsbezogenem Zusammenbruch und Interessenverflechtung werden vorgestellt.
統計
Die Modelle basieren auf Billionen von Anfragen und bedienen Millionen von Anzeigen für Milliarden von Nutzern.
Die Verwendung von Multi-Embedding-Paradigmen führt zu einer GMV-Steigerung von 3,9% in bestimmten Szenarien.
引用
"Die Verwendung von Multi-Embedding-Paradigmen hat die Parameterleistung verbessert."
"Die Einführung von Shared and Task-Specific Embedding (STEM) hat die Interessenverflechtung erfolgreich bewältigt."