UniMatch：面向多用途商户营销的统一用户-物品匹配框架
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2023-07-20 v1 机器学习
摘要
在使用云服务进行私域营销时，商户通常须为多种营销目的购买不同的机器学习模型，导致成本极高。我们提出一种统一的用户-物品匹配框架，仅用单一模型即可同时完成物品推荐与用户定向。我们通过以多项分布对用户-物品交互矩阵建模，经验性地证明上述并发建模可行，并提出一种双向偏差校正 NCE 损失用于实现。所提损失函数通过校正由批内负采样引起的用户与物品偏差，引导模型学习用户-物品联合概率 而非条件概率 或 。此外，我们的框架与模型无关，可灵活适配不同模型架构。大量实验表明，相较最先进方法，我们的框架带来显著性能提升，同时大幅降低计算资源与日常维护成本。
引用
@article{arxiv.2307.09989,
title = {UniMatch: A Unified User-Item Matching Framework for the Multi-purpose Merchant Marketing},
author = {Qifang Zhao and Tianyu Li and Meng Du and Yu Jiang and Qinghui Sun and Zhongyao Wang and Hong Liu and Huan Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.09989},
year = {2023}
}