先進的モデルサーバを用いたユーザ行動の視覚的モデリング【JST・京大機械翻訳】

Ge Tiezheng; Zhao Liqin; Zhou Guorui; Chen Keyu; Liu Shuying; Yi Huimin; Hu Zelin; Liu Bochao; Sun Peng; Liu Haoyu; Yi Pengtao; Huang Sui; Zhang Zhiqiang; Zhu Xiaoqiang; Zhang Yu; Gai Kun

文献

J-GLOBAL ID：202002228392210327 整理番号：20A1795827

先進的モデルサーバを用いたユーザ行動の視覚的モデリング【JST・京大機械翻訳】

Image Matters Visually Modeling User Behaviors Using Advanced Model Server

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資料名：
号： CIKM ’18 ページ： 2087-2095 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Taobaoでは,中国における最大のe-コマースプラットフォームが提供され,それらの画像で典型的に表示されている。より良いユーザ経験とビジネス有効性のために,オンライン広告システムにおけるクリックスルーレート(CTR)予測は,ユーザが候補アドに関心があるかどうかを確認するために,豊富なユーザ歴史的行動を利用する。ユーザ行動画像による強化行動表現はユーザの視覚選好を理解し,CTR予測の精度を大きく改善する。そこで,ユーザ行動ID特徴および行動画像と共同でユーザ選好をモデル化することを提案する。しかしながら,ユーザ行動画像による訓練は,1つのサンプルで数十から数百の画像をもたらし,通信と計算の両方で大きな課題を生じる。これらの課題を扱うために,著者らは,先進モデルサーバ(AMS)と呼ばれる新規で効率的な分散機械学習パラダイムを提案した。よく知られたパラメータサーバ(PS)フレームワークにより,各サーバノードはパラメータの分離部分を扱い,それらを独立に更新する。AMSはこれを超え,そして,画像を作業者ノードに送信する前に,低次元高レベル特徴に大きい画像を埋め込むすべてのサーバノードによって共有された統一画像ディスクリプタモデルを学習できるように設計した。したがって,AMSは,通信負荷を劇的に減らし,また,困難な関節訓練プロセスを可能にする。AMSに基づいて,画像とID特徴を効果的に組み合わせる方法を注意深く研究し,次に,深い画像CTRモデルを提案した。提案アプローチはオンラインおよびオフライン評価の両者において大幅な改善を達成し,主要なトラヒックを果たすTaobaoディスプレイ広告システムに展開されていることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 図形・画像処理一般

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