TWIN V2: 長期ユーザー行動を通じてCTR予測を強化

オンラインプラットフォームの世界では、ユーザーが特定のアイテムをクリックするかどうかを予測することがめっちゃ重要なんだ。これをクリック率（CTR）予測って呼ぶんだよね。中国の人気ショートビデオ共有プラットフォーム、Kuaishouみたいな大手テック企業は、ユーザー体験を最適化してビジネス成果を高めるために、正確なCTR予測に頼ってるんだ。

CTR予測の課題の一つは、長期間にわたるユーザーの行動を理解することなんだ。ユーザーは何年もアプリとやり取りすることがあって、それによって膨大なデータが生まれる。でも、ほとんどのモデルはこの広範な行動履歴を完全に分析するのが難しいんだ。この記事では、アプリの使用全体に基づいて長期的なユーザーの興味を効率的に捉える新しいモデルについて話すよ。

#長期的なユーザー行動の重要性

長期的なユーザーの興味は、オンラインシステムが推奨を行う際に重要な役割を果たすんだ。例えば、ユーザーが何年も見てきたものを知ることで、楽しむ可能性のあるビデオを推薦できるんだ。従来のモデルは、これらの長い履歴を効果的にモデル化するのに失敗しがちで、最近のやり取りに焦点を当てることが多いんだよね。

研究によると、ユーザーはよく似た行動を繰り返すことが多いんだ。例えば、同じジャンルやテーマのビデオをたくさん見ること。そのため、こうしたパターンを認識することで、コンテンツの提案が改善できるんだ。でも、大量のユーザーデータを処理しつつ効率を保つのは、推薦システムにとって大きな課題なんだよ。

#既存のモデルとその限界

既存のモデルの多く、例えばSIMやTWINは、ユーザーの行動を分析するために二段階アプローチを使ってる。最初のステップでは、システムが関連するユーザーのやり取りの小さなセットをすぐに見つけるんだ。二番目のステップでは、そのサブセットを詳細に分析してユーザーの興味を評価する。このアプローチは早いけど、長い時間のユーザー行動の全範囲を捉えることができないんだ。

例えば、TWINは過去数ヶ月のユーザー行動だけをフィルタリングすることしかできなくて、深い洞察を提供できるかもしれないより広範な履歴データを見逃しちゃうんだ。現在のほとんどの方法には長さの制限があって、ユーザーの完全な行動プロファイルを把握するのが難しいんだよね。

#新しいモデルの紹介：TWIN V2

これらの限界に対処するために、TWINモデルのアップグレード版であるTWIN V2を提案するよ。この新モデルは、ユーザーの全履歴を小さくて扱いやすいクラスターに分割する分割統治戦略を採用してる。階層的クラスタリングを利用して、似た行動をまとめることで、システムがユーザーの興味をより包括的に理解できるようにしてるんだ。

階層的クラスタリングは、ユーザーがよくやり取りしたアイテムをグループ化するんだ。例えば、同じジャンルのビデオ。こうして行動をクラスターに圧縮することで、長期的な興味を分析しながら、リアルタイム推論中の処理負荷を減らせるんだ。

#クラスタリングアプローチ

クラスタリングの方法は、オフラインとオンラインの二つのフェーズで機能するんだ。

#オフラインフェーズ

オフラインフェーズでは、モデルがユーザーの行動を類似性に基づいてクラスタに整理するんだ。例えば、ユーザーがたくさんの料理ビデオを見た場合、それらのビデオが一緒にグループ化される。目的は、ユーザー行動データの長さを管理して、それをより小さくて濃縮された形に変えることなんだ。意味のあるパターンを保持しながらね。

クラスタリングが終わったら、各グループはその特徴をまとめた「バーチャルアイテム」として表現される。この集約によって、オンラインシステムが処理するデータの量を最小限に抑えて、迅速な応答を可能にするんだ。

#オンラインフェーズ

オンラインフェーズでは、システムが関連するクラスタを取得して、ユーザーの興味を見つけるために処理するんだ。モデルは、予測を行う際に各クラスタの重要性を重視するクラスタ意識型ターゲットアテンションという方法を使うんだ。

クラスタのサイズに焦点を当てることで、モデルはユーザーがどのビデオジャンルやコンテンツタイプを好むのかをよりよく理解できるんだ。大きなクラスタは強い好みを示して、より正確な推薦ができるようになるんだよ。

#効率的な処理とオーバーヘッドの削減

階層的クラスタリングプロセスは、ストレージの要件を大幅に削減し、計算を速くするんだ。この削減により、システムは求められる精度と効率的な処理のバランスを保てるんだ。ユーザーの長い行動履歴を小さなクラスタに圧縮することで、モデルは計算リソースを圧倒することなく、より多くのデータを処理できるんだ。

TWIN V2モデルは、アプリ内での生涯にわたって最大100万回のユーザーインタラクションを効率的に分析できるようになったんだ。この進展は大きな成果で、ほとんどの以前のモデルはこれだけの行動を効率的に考慮できなかったからね。

#パフォーマンスとテスト

TWIN V2の効果を検証するために、数十億のユーザーインタラクションを含むデータセットで広範なテストが行われたんだ。これらのテストは、オフライン実験だけでなく、Kuaishouプラットフォーム内でのリアルタイムA/Bテストも含まれてるよ。

#オフラインテスト

オフラインテストでは、TWIN V2は複数の標準モデルを上回って、ユーザーのクリック予測で大幅な改善を示したんだ。結果は、モデルが長期的なユーザー行動を効果的に活用できて、前のモデルより優れた推薦を実現できたことを示してるんだ。

#オンラインテスト

オンラインA/Bテストでは、新しいモデルを小さなユーザーセグメントに実装して、既存のTWINモデルと比較したんだ。評価した指標には、エンゲージメント率や推薦コンテンツの多様性が含まれてるよ。

これらのテストの結果、ユーザーはTWIN V2によって行われた推薦に対して好意的に反応したんだ。ユーザーがビデオを見ていた時間が増え、推薦の多様性も向上して、より魅力的になったんだ。この改善は、モデルがユーザーの全インタラクション履歴に基づいて、広範な理解を捉える能力を示してるんだよ。

#実世界での適用

TWIN V2はKuaishouの推薦システムに実装されていて、現在は何百万人ものユーザーにサービスを提供してるんだ。デプロイプロセスでは、ユーザー行動をクラスタ化するための定期的な更新が行われて、最新のユーザーアクティビティにモデルが適応するようになってるんだ。クラスタリング技術を使うことで、モデルはデータ処理を合理化して、ユーザー行動の分析にかかる時間を大幅に削減してるよ。

プラットフォームのパーソナライズされたコンテンツの提供能力が向上して、ユーザーは受け取る推薦に対する満足度が高まったと報告してるんだ。

#今後の方向性

TWIN V2の導入は、CTR予測とユーザー行動モデルの重要なステップを示してる。でも、さらなる研究と開発の余地はまだまだあるんだ。今後の改善は、以下の点に焦点を当てることができるよ：

1. クラスタリング手法の改善：時間の経過とともに変化するユーザー行動に適応する、より洗練されたクラスタリング技術の開発。

2. データタイプの追加：ソーシャルインタラクションやユーザー生成コンテンツなど、さまざまなデータ入力を探求して、ユーザー行動モデルを豊かにすること。

3. パーソナライズ技術：個々のユーザープロファイルに基づいて推薦を微調整する高度なパーソナライズ手法の実装。

4. リアルタイム更新：モデルがリアルタイムで更新できる能力を強化して、ユーザーの興味やトレンドの急な変化に適応できるようにすること。

5. クロスプラットフォーム学習：異なる文脈でのユーザー行動のより包括的な理解を得るために、複数のプラットフォームからのデータを利用すること。

#結論

TWIN V2は、CTR予測のための長期的なユーザー行動モデルにおいて重要な進展を示してる。ユーザーのインタラクションを効率的にクラスタリングし、包括的なデータ分析を活用することで、より正確で多様な推薦を実現するんだ。Kuaishouでの成功したデプロイは、このモデルの実世界での応用の可能性を示していて、最終的にはユーザー体験を向上させ、プラットフォームのエンゲージメントを高めるんだ。技術が進化し続ける中で、今後の作業はこれらの洞察を基にして、さまざまな業界での推薦システムをさらに洗練させ、改善することができるんだよ。