EXIT: An EXplicit Interest Transfer Framework for Cross-Domain Recommendation

要約

クロスドメイン レコメンデーションは、知識伝達を通じて複数のビジネス ドメインにサービスを提供し、ユーザーの多様な関心を満たす Meituan などの産業用アプリに大きな関心を集めています。
ただし、既存の手法は通常、ソース ドメインとターゲット ドメインの両方からの知識を融合する暗黙的なモデリング パラダイムに従い、複雑なネットワーク構造を設計して学習したエンベディングやパターンをドメイン間で共有してレコメンデーションの精度を向上させます。
関心信号の転送は監視されていないため、これらの暗黙的パラダイムは、さまざまなドメインにわたるサービス機能や表示形式の違いから生じる負の転送としばしば問題を抱えます。
このホワイトペーパーでは、前述の課題に対処するために、EXIT という名前のシンプルで効果的な明示的利益移転フレームワークを提案します。
具体的には、不適切な関心信号を排除しながら、モデルが教師あり学習を通じて有益なソースドメインの関心を直接学習できるようにする、新しいラベル組み合わせアプローチを提案します。
さらに、シーンセレクターネットワークを導入して、きめの細かいシーンでの関心の伝達強度をモデル化します。
工業生産データセットに対して実施されたオフライン実験とオンライン A/B テストにより、提案したフレームワークの優位性と有効性が検証されます。
複雑なネットワーク構造やトレーニング プロセスを必要とせず、EXIT を業界推奨システムに簡単に導入できます。
EXIT は Meituan App のオンライン ホームページ推奨システムに導入され、主要なトラフィックを処理しています。

要約(オリジナル)

Cross-domain recommendation has attracted substantial interest in industrial apps such as Meituan, which serves multiple business domains via knowledge transfer and meets the diverse interests of users. However, existing methods typically follow an implicit modeling paradigm that blends the knowledge from both the source and target domains, and design intricate network structures to share learned embeddings or patterns between domains to improve recommendation accuracy. Since the transfer of interest signals is unsupervised, these implicit paradigms often struggle with the negative transfer resulting from differences in service functions and presentation forms across different domains. In this paper, we propose a simple and effective EXplicit Interest Transfer framework named EXIT to address the stated challenge. Specifically, we propose a novel label combination approach that enables the model to directly learn beneficial source domain interests through supervised learning, while excluding inappropriate interest signals. Moreover, we introduce a scene selector network to model the interest transfer intensity under fine-grained scenes. Offline experiments conducted on the industrial production dataset and online A/B tests validate the superiority and effectiveness of our proposed framework. Without complex network structures or training processes, EXIT can be easily deployed in the industrial recommendation system. EXIT has been successfully deployed in the online homepage recommendation system of Meituan App, serving the main traffic.

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