アリババDIENAIがEコマース広告の効果を高める

冬休みのショッピングシーズンが始まり、デパートがウィンドウディスプレイをドレスアップしているように、eコマース企業もオンライン買い物客の要望やニーズを特定してターゲットにするために使用する製品推奨システムに取り組んでいます。

効果的な製品推奨システムの構築は、通常、クリックスルー率(CTR)予測モデルから始まります。これは、ユーザーが推奨アイテムの候補をクリックする確率を推定するように設計されています。 CTRモデルの展開は、そのパフォーマンスがプラットフォームの収益に影響を与えるだけでなく、顧客のオンラインショッピング体験にも影響を与えるため、非検索eコマースのコアタスクの1つと見なされています。

ディープラーニングの開発に伴い、 CTR予測方法は、従来のソリューションからWide&などのディープラーニングモデルに徐々に移行しています。 Deep、DeepFMおよびDeep Interest Network(DIN)。これらの強力なモデルはビッグデータを効果的に活用して買い物客をよりよく理解できますが、ユーザーの興味を動的に捉えたり、消費者行動の背後にある潜在的な興味を見つけたりする機能がありません。

広告表示の効果を向上させるために、アリババグループ研究者は、顧客のクリック率をより正確に予測するために、新しいディープインタレストエボリューションネットワーク(DIEN)を提案しました。 DIENには2つのコアモジュールがあります。1。顧客履歴の動作に基づいて潜在的な関心を一時的にキャプチャして抽出します。 2.ユーザーの関心の進化するプロセスをモデル化します。

ほとんどのディープCTRモデルと同様に、DIENは埋め込みと埋め込みに基づいて構築されています。多層パーセプトロン(MLR)パラダイム:大規模なスパース機能(ユーザーの関心、広告、ユーザープロファイル、コンテキスト)が最初に埋め込まれ、各カテゴリのベクトルに圧縮されます。次に、さまざまなカテゴリの埋め込みベクトルが合計プーリング操作に送信され、連結されて最後にMLPに入力され、すべての機能間の非線形関係が学習されます。

既存のCTR予測モデルに対するDIENの利点は、インタレストエクストラクタレイヤーとインタレストエボリューションレイヤーを使用して、ユーザーのインタレストとインタレストダイナミクスをキャプチャできることです。

動作は最初に時間でソートされ、埋め込みベクトルに変換されます。次に、関心抽出層で、研究者は、補助損失によって監視されるゲート付き回帰ユニット(GRU)を使用して、連続するユーザーの関心を効果的にキャプチャします。顧客の好みや好みは時間とともに変化するため、関心のドリフトからの推論を克服できるGRUアテンションアップデートゲート(AUGRU)が関心の進化層に実装され、ターゲットアイテムに関連する関心の進化プロセスをモデル化します。

研究者は、AmazonパブリックデータセットのBooks and Electronicsサブセットの顧客レビューから構築されたデータセットと、Alibabaのオンラインディスプレイ広告システムからの広告クリックログの産業データセットを使用して、DIENのパフォーマンスをテストしました。

データセットの統計

DIENといくつかの最先端のCTR予測方法との比較では、DIENは、公共データセットと産業データセットの両方で他の方法を上回りました。

パブリックデータセットの結果(AUC)

産業データセットの結果(AUC)

今年6月のTaobao.com広告システムのオンラインテストでは、DIENの導入により、同じ研究グループによって提案されたBaseModelと比較してCTRが20.7%増加しました。

実際には、DIENのオンライン展開と有効性には、商用システムの課題も含まれます。特に、数百万人のユーザーに同時にサービスを提供する必要があるホリデーショッピングイベントなど、システムで非常に高いトラフィックが発生した場合はなおさらです。このようなシナリオでより優れたサービングパフォーマンスを実現するために、カーネルフュージョン、隣接リクエストのバッチ処理、ロケット発射によるモデル圧縮などの手法を利用して、レイテンシーを削減し(38.2ミリ秒から6.6ミリ秒)、スループットを高く維持しました(最大360クエリ/秒)。

クリックスルー率予測のためのDeepInterest Evolution Network は、2019 Advancement of Artificial Intelligence(AAAI)会議で承認されました。このペーパーはarXivで入手できます。

出典:同期された中国

ローカリゼーション: Tingting Cao | 編集者:マイケルサラゼン

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