一种用于个性化商品搜索的零注意力模型
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2019-08-30 v1
摘要
商品搜索是人们在电子商务网站上发现和购买商品最流行的方法之一。由于个人偏好往往对每个客户的购买决策有重要影响，直观上个性化应有利于商品搜索引擎。尽管先前研究的合成实验表明购买历史有助于识别每次商品搜索会话的个体意图，但个性化在实践上对商品搜索的影响在很大程度上仍属未知。在本文中，我们形式化了个性化商品搜索问题，并利用从商业电子商务搜索引擎采样的搜索日志进行了大规模实验。我们初步分析的结果表明，个性化的潜力取决于查询特征、查询之间的交互以及用户购买历史。基于这些观察，我们提出了一种用于商品搜索的零注意力模型（Zero Attention Model），该模型通过一种新颖的注意力机制自动确定何时以及如何对一对用户-查询进行个性化。在商业商品搜索日志上的实证结果表明，所提出的模型不仅显著优于最先进的（SOTA）个性化商品检索模型，而且为每次商品搜索会话中个性化的潜力提供了重要信息。
引用
@article{arxiv.1908.11322,
title = {A Zero Attention Model for Personalized Product Search},
author = {Qingyao Ai and Daniel N. Hill and S. V. N. Vishwanathan and W. Bruce Croft},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.11322},
year = {2019}
}