Representation Online Matters: Practical End-to-End Diversification in Search and Recommender Systems

要約

オンライン プラットフォームの使用があらゆる層で増加し続けるにつれて、ユーザーは多くの場合、コンテンツに自分が表現されていると感じたいという願望を表明します。
検索結果とレコメンデーションの表示を改善するために、エンドツーエンドの多様化を導入し、検索からランキングまで、これらのシステムのさまざまな段階を通じて多様なコンテンツが確実に流れるようにします。
私たちは、検索、関連商品、新規ユーザーのホームフィードなど、Pinterest プラットフォーム上の複数の制作面でスケーラブルな多様化メカニズムを開発、実験、展開し、美容とファッションのコンテンツにおけるさまざまな肌の色合いの表現を改善しています。
運用システムにおける多様化には 3 つの要素が含まれます。多様化のきっかけとなるリクエストの特定、取得段階で大規模なコンテンツ コーパスから多様なコンテンツが確実に取得されるようにする、そして最後に、ランキングにおける自己調整方式で多様性と実用性のトレードオフのバランスをとることです。
ステージ。
私たちのアプローチは、Strong-OR 論理演算子の使用から、取得段階でのバケット化された検索へ、そして貪欲な再ランカーから、ランキング段階での決定点プロセスを使用した多目的最適化へ進化し、多様性と実用性のバランスを保ちながら、高速な反復とスケーラブルな拡張を可能にします。
多次元にわたる多様化へ。
私たちの実験によると、これらのアプローチは多様性の指標を大幅に改善し、ユーティリティの指標に中立からプラスの影響を与え、実稼働環境でのユーザー満足度が質的および量的に向上することを示しています。
この記事のアクセス可能な PDF は、https://drive.google.com/file/d/1p5PkqC-sdtX19Y_IAjZCtiSxSEX1IP3q/view から入手できます。

要約(オリジナル)

As the use of online platforms continues to grow across all demographics, users often express a desire to feel represented in the content. To improve representation in search results and recommendations, we introduce end-to-end diversification, ensuring that diverse content flows throughout the various stages of these systems, from retrieval to ranking. We develop, experiment, and deploy scalable diversification mechanisms in multiple production surfaces on the Pinterest platform, including Search, Related Products, and New User Homefeed, to improve the representation of different skin tones in beauty and fashion content. Diversification in production systems includes three components: identifying requests that will trigger diversification, ensuring diverse content is retrieved from the large content corpus during the retrieval stage, and finally, balancing the diversity-utility trade-off in a self-adjusting manner in the ranking stage. Our approaches, which evolved from using Strong-OR logical operator to bucketized retrieval at the retrieval stage and from greedy re-rankers to multi-objective optimization using determinantal point processes for the ranking stage, balances diversity and utility while enabling fast iterations and scalable expansion to diversification over multiple dimensions. Our experiments indicate that these approaches significantly improve diversity metrics, with a neutral to a positive impact on utility metrics and improved user satisfaction, both qualitatively and quantitatively, in production. An accessible PDF of this article is available at https://drive.google.com/file/d/1p5PkqC-sdtX19Y_IAjZCtiSxSEX1IP3q/view

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google