Verbesserung der Nutzerbindung durch Multi-Domain-Empfehlungen

Heute bieten viele Online-Plattformen verschiedene Arten von Diensten auf einmal an. Zum Beispiel findest du auf der gleichen Seite Musikstreaming, Spiele und eBooks. Nutzer geniessen normalerweise ein paar dieser Dienste, aber viele wissen nicht von den anderen. Das bietet eine einzigartige Chance für Plattformen, Dinge aus Diensten zu empfehlen, die die Nutzer noch nicht ausprobiert haben. Diese Aufgabe nennt man Multi-Domain Recommendation to Attract Users (MDRAU).

Das Ziel von MDRAU ist es, Elemente aus diesen "ungesehenen" Diensten vorzuschlagen, basierend auf den Diensten, mit denen ein Nutzer zuvor interagiert hat. Allerdings gibt es Herausforderungen bei dieser Aufgabe. Jeder Nutzer hat ein anderes Set an Diensten, die er genutzt hat, was viele Kombinationen aus gesehenen und ungesehenen Diensten kreiert. Ausserdem können Nutzer unterschiedliche Interessen in jedem Dienst haben, was es wichtig macht, dass die Empfehlungen ihre Vorlieben widerspiegeln.

Um diese Herausforderungen anzugehen, schlagen wir ein neues Framework vor, das die Interessen der Nutzer auf zwei Ebenen berücksichtigt: Dienstebene und individuelle Elemente. Dieses Framework verwendet eine Technik, um Beziehungen zwischen den Diensten auf eine einheitliche Art zu lernen.

#Der Bedarf an Multi-Domain-Empfehlungen

Mit den vielfältigen Angeboten auf Plattformen kann die Empfehlung von Elementen aus Diensten, die Nutzer noch nicht erkundet haben, zu mehr Engagement führen. Wenn Nutzer personalisierte Empfehlungen erhalten, sind sie eher bereit, neue Dienste auszuprobieren. Das kommt nicht nur den Nutzern zugute, sondern hilft auch beim Wachstum der Plattform.

Cross-Domain Recommendation (CDR) ist eine Methode, die in den letzten Jahren an Aufmerksamkeit gewonnen hat. Sie lernt über die Vorlieben der Nutzer aus den Diensten, die sie genutzt haben, und macht dann Vorschläge für Dienste, die sie noch nicht ausprobiert haben. Allerdings hat sich die meiste Forschung auf einfache Situationen konzentriert, in denen nur zwei Dienste beteiligt sind. Das Szenario mit mehreren Diensten (viele-zu-viele) wurde nicht gründlich untersucht.

Der Bedarf an MDRAU ist klar. Nutzer profitieren von einer grösseren Vielfalt an Erfahrungen, und Plattformen können das Engagement und den Umsatz steigern, indem sie ungesehene Dienste bewerben.

#Die Herausforderungen von MDRAU

#Kombinationen von Diensten

Aufgrund unterschiedlicher Nutzererfahrungen kann die Anzahl der Kombinationen aus gesehenen und ungesehenen Diensten überwältigend sein. Mit nur wenigen Diensten wachsen die Möglichkeiten schnell. Diese Komplexität macht es schwierig für einfache Empfehlungsmethoden, die sich auf eins-zu-eins Dienstpaarungen konzentrieren, effektiv zu sein.

#Unterschiedliche Nutzerpräferenzen

Nutzer haben unterschiedliche Interessen je nach Dienst. Ein Nutzer mag Musik, aber keine eBooks, zum Beispiel. Daher müssen Empfehlungen sowohl die Dienstebene als auch die Elementebene berücksichtigen – wie Nutzer insgesamt zu einem Dienst stehen und wie sie spezifische Elemente innerhalb dieses Dienstes mögen.

#Das vorgeschlagene Framework

Um diese Probleme anzugehen, stellen wir ein Framework vor, das Vorlieben auf eine einheitliche Weise lernt und sowohl die Dienst- als auch die Elementebene berücksichtigt. Der Trainingsprozess umfasst das Vorhersagen fehlender Informationen basierend auf dem Kontext.

Die Idee ist, während des Trainings einige der Vorlieben des Nutzers zufällig zu maskieren. Indem das Modell diese maskierten Vorlieben vorhersagt, lernt es, das Nutzerverhalten in ungesehenen Diensten zu verstehen.

#Nutzer-Encoder und Modellierung

Jeder Dienst kann als ein eigenes Modell betrachtet werden, das die Interaktionen der Nutzer erfasst. Unser Framework umfasst einen Multi-Domain-Encoder, der Informationen aus diesen verschiedenen Diensten sammelt, um ein umfassenderes Verständnis der Nutzerpräferenzen zu schaffen.

Wenn es die Daten eines Nutzers verarbeitet, kann es Fälle handhaben, in denen der Nutzer mit bestimmten Diensten nicht interagiert hat. Durch die Verwendung eines speziellen Tokens, das ungesehene Dienste repräsentiert, kann das Modell dennoch sinnvolle Vorhersagen treffen.

#Testen und Validieren des Frameworks

Um unseren neuen Ansatz zu testen, verwenden wir reale Datensätze von Online-Plattformen und konzentrieren uns besonders darauf, wie gut das Framework Gegenstände aus ungesehenen Diensten empfehlen kann. Wir bewerten seine Leistung, indem wir sie mit bestehenden Empfehlungsmethoden vergleichen.

#Leistungsbewertung

Wir unterteilen die Leistung in zwei Bereiche: Einzelziel-Diensteempfehlungen, bei denen wir von einem bestimmten ungesehenen Dienst empfehlen, und Mehrziel-Diensteempfehlungen, bei denen wir Vorschläge aus mehreren ungesehenen Diensten machen.

In beiden Fällen sticht unser Framework im Vergleich zu anderen hervor und zeigt eine signifikante Verbesserung darin, wie gut es die Nutzerpräferenzen erfasst.

#Einblicke in Nutzerpräferenzen

Durch unsere Tests können wir auch analysieren, wie gut unser Framework die Nutzerinteressen auf Dienstebene erfasst. Wir konzentrieren uns darauf zu verstehen, wie das Modell vorhersagt, was ein Nutzer über verschiedene Dienste hinweg bevorzugen könnte.

#Fazit

Die Landschaft der Online-Plattformen verändert sich ständig, und Nutzer erkunden kontinuierlich neue Dienste. Unser Framework für Multi-Domain-Empfehlungen bietet einen Weg, um Nutzer in diese neuen Bereiche zu führen und sicherzustellen, dass sie ein reichhaltigeres Online-Erlebnis haben. Die Arbeit hebt die Bedeutung hervor, personalisierte Empfehlungen zu erstellen, die sich an die unterschiedlichen Interessen der Nutzer anpassen können. Dadurch können Plattformen die Nutzerzufriedenheit steigern und Wachstum fördern.

#Zukünftige Richtungen

Wenn wir voranschreiten, gibt es Möglichkeiten, unseren Ansatz weiter zu verfeinern. Verschiedene Techniken zur Modellierung von Präferenzen zu erkunden, die Methoden zur Integration von Feedback zu verbessern und die verwendeten Datensätze für Tests zu erweitern, kann den Weg für noch bessere Empfehlungen ebnen.

Mit den richtigen Strategien können Plattformen auf diese fortschrittlichen Empfehlungs-Frameworks vertrauen, um nicht nur das Interesse der Nutzer aufrechtzuerhalten, sondern auch den Nutzern zu helfen, angenehme Inhalte zu entdecken, die sie möglicherweise nicht selbst gefunden hätten.