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学術界と産業界の様々な推薦方法、例えば協調フィルタリング(CF)やコンテンツベースの方法、深層学習ベースの方法の成功にもかかわらず、Taobaoではユーザーとアイテムが億単位であるため、これらの方法ではいくつかの問題が発生する
ユーザーがインタラクションした各アイテムに対して類似アイテムの候補セットを生成するマッチングステージについて、 巨大なECでも使用できるアルゴリズムの開発
アイテムに付随するサイド情報を用いてBGEを強化する
青と緑が提案手法らしい。確かにCTRは高そう。
パット見、似たものは似たところにあるように見える。良さそう。
論文URL
https://arxiv.org/abs/1803.02349
著者
Jizhe Wang, Pipei Huang, Huan Zhao, Zhibo Zhang, Binqiang Zhao, Dik Lun Lee
会議
KDD ’18
目的
ユーザーがインタラクションした各アイテムに対して類似アイテムの候補セットを生成するマッチングステージについて、 巨大なECでも使用できるアルゴリズムの開発
アプローチ