📎 Рекомендательная [RecSys Channel]
OneRanker: Unified Generation and Ranking with One Model in Industrial Advertising Recommendation [1/3]
Сегодня приступаем к разбору статьи о том, как объединить генерацию кандидатов и ранжирование в одной модели. Начнём с проблематики и первого шага фреймворка OneRanker.
У современных рекомендательных подходов есть несколько минусов:
• Конфликт интереса пользователя и ценности для бизнеса. Генерация кандидатов опирается на клики и конверсии в истории пользователя, но системе важно учитывать и ценность объектов для бизнеса (например, для рекламы это eCPM). Если напрямую обучать генератор на обеих целях, они тянут общее представление в разные стороны: ухудшается и охват интересов, и отбор ценных объектов. Если же учитывать ценность только при ранжировании, лучшие по этому критерию кандидаты могут отсеяться раньше, чем начнётся ранжирование.
OneRanker: Unified Generation and Ranking with One Model in Industrial Advertising Recommendation [1/3]
Сегодня приступаем к разбору статьи о том, как объединить генерацию кандидатов и ранжирование в одной модели. Начнём с проблематики и первого шага фреймворка OneRanker.
У современных рекомендательных подходов есть несколько минусов:
• Конфликт интереса пользователя и ценности для бизнеса. Генерация кандидатов опирается на клики и конверсии в истории пользователя, но системе важно учитывать и ценность объектов для бизнеса (например, для рекламы это eCPM). Если напрямую обучать генератор на обеих целях, они тянут общее представление в разные стороны: ухудшается и охват интересов, и отбор ценных объектов. Если же учитывать ценность только при ранжировании, лучшие по этому критерию кандидаты могут отсеяться раньше, чем начнётся ранжирование.