用于预排序系统的对比信息迁移
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2022-07-08 v1
摘要
现实世界的搜索和推荐系统通常采用多阶段排序架构，包括匹配、预排序、排序和重排序。以往的工作主要集中在排序阶段，而很少关注预排序阶段。在本文中，我们关注从排序阶段到预排序阶段的信息迁移。我们提出了一个新的对比信息迁移（CIT）框架，用于将有用信息从排序模型迁移到预排序模型。我们训练预排序模型，使其通过对比目标从一组正负表示对中区分出正表示对。因此，预排序模型可以充分利用排序模型表示中的丰富信息。CIT框架还具有减轻选择偏差和提高召回指标性能的优势，这对预排序模型至关重要。我们进行了广泛的实验，包括离线数据集和在线A/B测试。实验结果表明，CIT取得了优于竞争模型的结果。此外，在全球最大的电子商务平台之一进行的严格在线A/B测试显示，所提出的模型在点击率（CTR）上实现了0.63%的提升，在有效浏览率（VBR）上实现了1.64%的提升。所提出的模型现已在线部署，并服务于该系统的主要流量，为业务带来了显著增长。
引用
@article{arxiv.2207.03073,
title = {Contrastive Information Transfer for Pre-Ranking Systems},
author = {Yue Cao and XiaoJiang Zhou and Peihao Huang and Yao Xiao and Dayao Chen and Sheng Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.03073},
year = {2022}
}
备注
5 pages