Slate-Aware Ranking for Recommendation

[nogawanogawa]

論文URL

https://arxiv.org/abs/2302.12427

著者

Yi Ren, Xiao Han, Xu Zhao, Shenzheng Zhang, Yan Zhang

会議

WSDM'2023

背景

目的

アプローチ

ひとことメモ

[nogawanogawa]

背景

現代の推薦では、ユーザーのリクエストに対して複数のアイテムを返すことが多い。 これにより、ユーザーは推薦されたアイテムの中からスクロールし、自分の興味のあるアイテムをクリック（消費）する。 また、アイテムを最後までスクロールすると新たなリクエストが発行され、追加のアイテムが表示される。

この代表例として、youtubeの"watch next recommendation"が挙げられる。

一般的な推薦では2stage recommendationが採用される。 1段目（この論文ではマッチングと呼んでいる）ではrecallを重視して小さな候補集合にしぼり、2段目(ranking)でこまかくscoringを行っている。 さらに、マッチング、プレランキング、ランキング、再ランキングといった追加のステップが導入されることもある。

従来のモデルの、ランキング段階では単一のscoreを計算し、このscoreに基づいて順序付けを行っている。 しかし、表示されるアイテムによるコンテキストにもユーザーの行動は影響されることが知られており、その影響を考慮することができていない。

この課題に対して、従来ではreranking段階で対応することがある。