Learning to Construct User-tag Profiles in Recommendation Systems.pdf

简介：
本文探讨了在推荐系统中构建用户标签配置文件的方法，通过分析用户的偏好和行为数据来提升个性化推荐的效果。 用户标签画像构建是推荐系统中的关键技术之一，其目的是通过人口统计学数据（如性别、年龄及地理位置）与行为记录（例如浏览历史和搜索活动），对用户的兴趣进行刻画。在众多的用户画像维度中，标签化是一种具有解释性和广泛应用的方法。本段落提出了一种新的模型——用户标签画像模型(UTPM)，将用户标签的学习视为一个多标签分类问题，并利用深度神经网络技术实现。 与传统方法不同的是，UTPM采用了一个多头注意力机制并带有共享查询向量来学习稀疏特征的不同领域特性。此外，该研究引入了改进的基于FM（因子分解机）的方法处理交叉特征层，这种方法在先进的交叉特征策略中表现出色，并进一步提高了模型性能。同时设计了一种新的联合方法从用户点击新闻文章的行为中学到不同标签的兴趣偏好。 本段落强调，在个性化推荐系统中运用有效的用户画像技术是至关重要的，因为这些系统需要理解并预测用户的兴趣和行为模式。通过描述可能吸引特定用户的项目或内容，可以实现更精准的推荐效果。深度神经网络因其在处理复杂非线性关系及大规模数据集方面的出色能力而成为构建用户标签画像的有效工具。 多头注意力机制最初应用于自然语言处理领域，在序列依赖性的文本中表现出色。这种技术通过同时并行地关注多个“注意头部”来捕捉更多维度的信息，有助于模型更好地理解用户的多种兴趣点。交叉特征层则是推荐系统中的关键概念之一，它使模型能够考虑用户和物品的属性交互，并利用这些信息改善推荐质量。 在构建用户画像的过程中，如何有效使用行为数据是一个核心问题。文中提出了一种新方法可以从单个点击新闻文章中提取不同标签的兴趣偏好，这种方法既简化了数据收集过程又可以即时捕捉用户的瞬时兴趣变化，在设计高效能的推荐系统方面至关重要。 UTPM模型已在微信“Top Stories”推荐系统上实际部署，并通过在线和离线实验验证其优越性。线上测试可实时监控模型表现，而线下评估则提供了更全面的方法来衡量性能指标。 文章还提到这项研究得到了ACM国际会议的认可，在信息与知识管理领域发表成果表明该研究不仅技术上有创新意义而且在业界具有广泛应用价值。通过提供更加准确的用户画像，推荐系统可以更好地为用户提供他们可能感兴趣的内容，从而增强用户体验并提高用户粘性。这对于社交媒体平台、新闻门户以及在线广告等场景都极具商业价值。