Hayashi-Yudai
commented
3 months ago オフラインとオンラインのA/Bテストを通じてオープンチャットのレコメンドモデルを改善
LINEでのオープンチャットのレコメンドモデルを改善するプロセスの話。
- オープンチャットレコメンドの難しさ
- 同じユーザーが短期間のうちに複数のチャットに参加するといったことが発生しにくい
- 同じチャットに対して再参加するといった動きは起きづらい (ECでのレコメンドとの違い)
- 使っているモデル: Field-aware Factorization Machines
- 開発の流れ
- オフラインテスト
- ポジションバイアス等を減らすために、レコメンド経由以外で発生したチャットへの参加を正解ラベルとして利用
- オンラインテスト
- ABテスト
- オフラインテスト
- オンラインテスト・オフラインテストの辛み
- サービスが軌道に乗ってきた段階で改善幅が小さくなり、オフラインテストとオンラインテストが相関しなくなってきた
- オンラインの結果を受けてオフラインをやり直し、再度オンラインという流れを繰り返していると、変更点が多岐にわたることで問題箇所が見えづらくなった
- 解決策：Adhoc ABテスト
- treatment群の比率を小さくしてABを行う
- 変更点を段階的にtreatment群に積み上げていって、変更箇所の効果を検証していく
- 最後に1:1分割でABテストを行う
chimuichimu
nogawanogawa
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