Hybrid Ziele in der Empfehlungsanalyse: Erforschung der Aufgabenabhängigkeit

Temel Kavramlar

Durch die zunehmende Komplexität des Nutzerverhaltens in Online-Geschäftsplattformen konzentrieren sich Online-Empfehlungen immer mehr darauf, die wichtigsten Konversionen zu erreichen, die stark mit den Interessen der Plattformen zusammenhängen. Diese Kernkonversionen sind in der Regel kontinuierliche Ziele wie Wiedergabezeit, Umsatz usw., deren Vorhersage durch vorherige diskrete Konversionsaktionen verbessert werden kann. Daher kann Multi-Task-Lernen (MTL) als Paradigma eingesetzt werden, um diese hybriden Ziele zu lernen. Allerdings vernachlässigen bestehende Arbeiten die Komplexität der Abhängigkeit zwischen diskreten Konversionen und der endgültigen kontinuierlichen Konversion. Außerdem führt die gleichzeitige Optimierung hybrider Aufgaben mit stärkerer Aufgabenabhängigkeit zu instabilen Problemen, bei denen die Kernregressionsaufgabe einen größeren Einfluss auf andere Aufgaben haben könnte. In dieser Arbeit untersuchen wir das MTL-Problem mit hybriden Zielen zum ersten Mal und schlagen das Modell Hybrid Targets Learning Network (HTLNet) vor, um die Aufgabenabhängigkeit zu erforschen und die Optimierung zu verbessern.

Özet

In dieser Arbeit wird das Problem des Lernens hybrider Ziele in Empfehlungssystemen untersucht. Bisher haben sich die meisten Arbeiten auf das Lernen impliziter Beziehungen zwischen Aufgaben konzentriert oder das sequenzielle Abhängigkeitslernen (SDMTL) für diskrete Konversionsziele betrachtet. Das vorliegende Papier ist das erste, das sich mit dem MTL-Problem mit hybriden Zielen befasst, bei dem kontinuierliche Kernziele und diskrete Hilfsziele gleichzeitig gelernt werden müssen.
Die Autoren schlagen das Hybrid Targets Learning Network (HTLNet) vor, um die Aufgabenabhängigkeit effektiv zu erforschen und die Optimierung zu verbessern. Spezifisch:

HTLNet führt eine Labeleinbettungseinheit (LEU) ein, um die Labelinformationen der Hilfstasks explizit auf den Kernregressionsaufgabe zu übertragen.
Eine Informationsfusionseinheit (IFU) wird verwendet, um die Informationen aller vorherigen Aufgaben adaptiv zu fusionieren.
Eine spezielle Optimierungsstrategie wird entwickelt, um die Gradienten zwischen Regressions- und Klassifikationsaufgaben zu handhaben und die Optimierung zu stabilisieren.
Umfangreiche Experimente auf öffentlichen und industriellen Datensätzen zeigen die Überlegenheit von HTLNet gegenüber anderen MTL-Modellen. Darüber hinaus bestätigen Online-Experimente die Stabilität und Effektivität von HTLNet.

İstatistikler

Die durchschnittliche Wiedergabezeit beträgt 6,94 Minuten mit einer Standardabweichung von 18,79 Minuten im KuaiRand-Datensatz.
Im Kaggle-Revenue-Datensatz haben 85,68% der Nutzer innerhalb eines Monats und 41,05% innerhalb eines Jahres erneut eingekauft.
Im Produktdatensatz beträgt der durchschnittliche Kaufbetrag 1.627,05 Euro mit einer Standardabweichung von 8.009,42 Euro, wobei 8,65% der Nutzer gekauft haben und 4,82% der Nutzer erneut gekauft haben.

Alıntılar

"Durch die zunehmende Komplexität des Nutzerverhaltens in Online-Geschäftsplattformen konzentrieren sich Online-Empfehlungen immer mehr darauf, die wichtigsten Konversionen zu erreichen, die stark mit den Interessen der Plattformen zusammenhängen."
"Diese Kernkonversionen sind in der Regel kontinuierliche Ziele wie Wiedergabezeit, Umsatz usw., deren Vorhersage durch vorherige diskrete Konversionsaktionen verbessert werden kann."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Touch the Core

by Xing Tang,Ya... : arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17442.pdf

Daha Derin Sorular

Wie könnte man das Konzept des hybriden Ziel-Lernens auf andere Anwendungsgebiete außerhalb von Empfehlungssystemen übertragen

Das Konzept des hybriden Ziel-Lernens könnte auf andere Anwendungsgebiete außerhalb von Empfehlungssystemen übertragen werden, die ebenfalls komplexe Zielsetzungen haben. Zum Beispiel könnte es in der medizinischen Diagnose eingesetzt werden, um sowohl diskrete Ziele wie die Diagnose einer Krankheit als auch kontinuierliche Ziele wie den Verlauf einer Krankheit zu berücksichtigen. In der Finanzanalyse könnte das hybride Ziel-Lernen verwendet werden, um sowohl diskrete Ziele wie den Kauf von Aktien als auch kontinuierliche Ziele wie den Aktienkurs zu prognostizieren. In der Bildverarbeitung könnte es genutzt werden, um sowohl diskrete Ziele wie die Erkennung von Objekten als auch kontinuierliche Ziele wie die Schätzung von Größen oder Abständen zu erreichen.

Welche zusätzlichen Informationen oder Kontextfaktoren könnten verwendet werden, um die Beziehungen zwischen diskreten und kontinuierlichen Zielen besser zu modellieren

Um die Beziehungen zwischen diskreten und kontinuierlichen Zielen besser zu modellieren, könnten zusätzliche Informationen oder Kontextfaktoren einbezogen werden. Zum Beispiel könnten zeitliche Informationen berücksichtigt werden, um die Abhängigkeiten zwischen diskreten und kontinuierlichen Zielen im Laufe der Zeit zu erfassen. Darüber hinaus könnten externe Faktoren wie Wetterdaten, demografische Informationen oder historische Daten einbezogen werden, um die Beziehungen zwischen den Zielen zu verstehen. Die Verwendung von Embeddings oder speziellen Merkmalen, die die Beziehungen zwischen diskreten und kontinuierlichen Zielen widerspiegeln, könnte ebenfalls hilfreich sein.

Wie könnte man die Optimierungsstrategie von HTLNet weiter verbessern, um die Stabilität und Leistung noch weiter zu steigern

Um die Optimierungsstrategie von HTLNet weiter zu verbessern und die Stabilität und Leistung noch weiter zu steigern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre die Einführung von adaptiven Lernraten, die es dem Modell ermöglichen, sich an unterschiedliche Gradienten anzupassen und die Konvergenz zu beschleunigen. Darüber hinaus könnte die Verwendung von Regularisierungstechniken wie Dropout oder Batch-Normalisierung helfen, Overfitting zu vermeiden und die allgemeine Leistung des Modells zu verbessern. Die Integration von fortgeschrittenen Optimierungsalgorithmen wie AdamW oder RMSprop könnte ebenfalls dazu beitragen, die Optimierungseffizienz zu steigern und die Leistung des Modells zu optimieren.