PEPNet：参数和嵌入式个性化网络用于注入个性化先验信息。
摘要：多领域和多任务推荐系统面临着千变万化的在线服务需求，比如在线购物和视频观看网站的内容页面和交互按钮的增加。多任务和多领域推荐的核心是在给定多个用户行为的情况下准确捕捉用户在多个场景中的兴趣。本文提出了一种适用于多领域和多任务推荐的即插即用的PEPNet（参数和嵌入式个性化网络）。PEPNet以个性化先验信息作为输入，并通过门控机制动态调节底层嵌入和顶层DNN隐藏单元。EPNet（嵌入式个性化网络）在多个领域中对嵌入进行个性化选择，实现对具有不同重要性的特征进行融合的个性化选择。PPNet（参数个性化网络）对DNN参数进行个性化修改，以在多个任务中平衡不同用户的不同稀疏目标。我们在快手的训练框架和在线部署环境中进行了一系列的特殊工程优化。通过引入嵌入的个性化选择和DNN参数的个性化修改，PEPNet能够根据每个个体的兴趣获得显著的性能提升，在多个领域的多个任务指标上在线改进超过1\%。我们已经在快手应用中部署了PEPNet，每天为超过3亿用户提供服务。
作者：Jianxin Chang, Chenbin Zhang, Yiqun Hui, Dewei Leng, Yanan Niu, Yang Song, Kun Gai
论文ID：2302.01115
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2023-06-28