用于跨域推荐的域感知交叉注意力机制

Yuhao Luo; Shiwei Ma; Mingjun Nie; Changping Peng; Zhangang Lin; Jingping Shao; Qianfang Xu

用于跨域推荐的域感知交叉注意力机制

信息检索 2024-01-23 v1 人工智能

作者: Yuhao Luo , Shiwei Ma , Mingjun Nie , Changping Peng , Zhangang Lin , Jingping Shao , Qianfang Xu

摘要

跨域推荐（CDR）是提高推荐系统性能的重要方法，特别是在目标域观测数据稀疏的情况下。然而，大多数现有的跨域推荐未能充分利用目标域的特殊特征，且难以泛化到新域。所设计的网络结构复杂，不适合快速工业部署。我们的方法引入了一种两步域感知交叉注意力机制，从不同粒度提取源域的可迁移特征，从而能够高效地表征域兴趣和用户兴趣。此外，我们简化了训练过程，使我们的模型能够轻松部署到新域。我们在公共数据集和工业数据集上进行了实验，实验结果证明了该方法的有效性。我们还将该模型部署在线广告系统中，观察到点击率（CTR）和千次展示有效成本（ECPM）均有显著提升。

关键词

跨域推荐域感知交叉注意力推荐系统特征迁移工业部署点击率千次展示有效成本

引用

@article{arxiv.2401.11705,
  title  = {Domain-Aware Cross-Attention for Cross-domain Recommendation},
  author = {Yuhao Luo and Shiwei Ma and Mingjun Nie and Changping Peng and Zhangang Lin and Jingping Shao and Qianfang Xu},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2401.11705},
  year   = {2024}
}

备注

6 pages, 1 figure

用于跨域推荐的域感知交叉注意力机制

摘要

关键词

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