動画視聴時間予測の新しいフレームワーク
モデルは、プラットフォームがユーザーに動画をおすすめする方法を改善する。
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オンライン動画プラットフォームの世界では、ユーザーがどれくらい動画を見続けるかを予測するのが重要で、これを視聴時間予測って呼ぶんだ。人が動画を長く見れば見るほど、そのプラットフォームに留まってもっと見ようとする可能性が高くなるからね。そこで研究者たちは、視聴時間を予測するシステムを改善してお勧めをよくしようと頑張ってるんだ。
視聴時間予測の重要性
視聴時間はユーザーのエンゲージメントを測る重要な指標なんだ。プラットフォームがユーザーが興味を持って楽しめる動画をすすめると、ユーザーはもっと長く見るようになる。これってユーザーにとってもいいし、プラットフォームにとっても日々のアクティブユーザーを増やしたり成功を収めたりする助けになるよね。
でも視聴時間を予測するのは結構難しいんだ。ただ数字を当てるだけじゃなくて、誰かが動画をどれくらい見るかに影響を与えるいろんな要素があるから。
視聴時間予測の主な課題
視聴時間の順序性: 視聴時間はただの数字じゃなくて、ユーザーの好みを反映した特定の順序があるんだ。例えば、ある動画が20分で、別のが10分の視聴時間なら、みんなは最初の動画の方が好きってことになる。良い予測システムはこの順序を捉えるべきだね。
条件依存性: 人は動画を特定の方法で見ることが多いんだ。例えば、動画を最後まで見るためには、まずかなりの部分を見る必要があるよね。この行動を考慮しないと、視聴時間の予測は正確にならないんだ。
不確実性の認識: 予測には不確実性があるかもしれない。もしモデルが15分の視聴時間を予測しても、その数字に自信がないことがある。良いシステムはこの不確実性を考慮できるべきで、より良い推薦をする助けになるんだ。
バイアスの増幅: 多くの推薦システムは特定のタイプの動画を意図せず好むことがあって、バイアスのある推薦につながることがある。例えば、人気のある動画がもっと注目を集めると、推薦が歪むことがある。このバイアスを認識して最小限に抑えることができる良いモデルが必要だね。
ツリーベースのプログレッシブモデル (TPM) の紹介
これらの課題に対処するために、ツリーベースのプログレッシブモデル (TPM) という新しいフレームワークが開発されたんだ。このアプローチは、先に挙げた4つの重要な課題を考慮して視聴時間の予測を改善することを目指しているんだ。
TPMはどう働くの？
TPMは視聴時間の予測をツリー構造に整理するんだ。木の各ノードは、視聴時間の順序を決めるための決定を表している。この方法によって、予測プロセスの詳細な内訳を可能にし、ユーザーの行動の複雑さをよりうまく扱えるんだ。
順序ランク
TPMの最初のステップは、視聴時間を異なる順序ランクに分類することなんだ。つまり、視聴時間を単一の数値予測として扱うのではなく、範囲に分けるってこと。例えば、動画は「低い視聴時間」「中程度の視聴時間」または「高い視聴時間」などのカテゴリーに入ることができる。こうやって予測を分類することで、TPMはユーザーの好みをよりよく反映できるんだ。
条件依存のタスク
このツリー構造の中で、各決定ポイントは前のポイントにリンクしているんだ。これにより予測が相互に依存するようになって、モデルが視聴者が動画を通常どのように見るかを考慮できるようになる。例えば、視聴者が推奨された動画の半分を見る傾向があれば、その行動を予測システムにモデル化できるんだ。
予測の不確実性
TPMは、予測が不確実性を伴うことを認識しているんだ。この不確実性を測ることで、モデルは自分の予測に対してより自信を持てるようになる。モデルが視聴時間を予測する際には、その予測をどれだけ「信じているか」も考慮されるんだ。これがより信頼性の高い推薦を提供する助けになる。
バイアスへの対処
TPMは推薦のバイアスを最小限に抑えるためのメカニズムを組み込んでいるんだ。バックドア調整と呼ばれる手法を使うことで、しばしばバイアスのある結果をもたらす要因を制御できる。これによって、システムが公平に機能し、人気のある動画だけじゃなく、すべての動画に公平なチャンスを与えることができるようになるんだ。
TPMを使用した結果
TPMはオフラインテストと実世界のアプリケーションの両方で有望な結果を示しているんだ。他の手法と比較したとき、TPMは予測の精度の面で常に優れていた。これはユーザーが自分の好みに基づいたより良い動画の推薦を受け取ったことを意味するよ。
最近の研究では、動画プラットフォームからのデータセットを使ってTPMをテストしたんだ。その結果、既存の方法と比べて視聴時間の予測が大幅に改善されたことが示された。システムはユーザーの好みをよりよく捉え、動画プラットフォームでのエンゲージメントを向上させることができたんだ。
オフライン評価
オフラインテストでは、TPMが視聴時間予測のための他のいくつかの方法と比較されたんだ。この比較はTPMが視聴時間の予測の課題をどれだけうまく扱えるかを示した。視聴時間の順序関係を効果的に管理できたため、TPMは他の手法よりも信頼性が高かったんだ。
オンライン実験
TPMは実世界の動画アプリでも実装されたんだ。オンラインテストの間に、モデルはより正確な視聴時間予測を捉え、ユーザーのエンゲージメントが顕著に改善された。ユーザーはTPMモデルからの推薦に対してポジティブに反応することが多く、視聴体験が向上したんだ。
結論
ツリーベースのプログレッシブモデルは、動画推薦システムにおける視聴時間予測の革新的なアプローチを提供するんだ。順序関係、条件依存、不確実性の予測、バイアスの増幅といった重要な課題に対処することで、TPMはユーザーにコンテンツを提案するより効果的で公平な方法を提供している。
デジタルの世界が進化し続ける中で、推薦を駆動するアルゴリズムの改善がユーザーエンゲージメントと満足度を維持するために重要になるよ。オフラインとオンラインの評価から得られた有望な結果を受けて、TPMは動画推薦の分野で大きな前進を示しているんだ。
要するに、TPMの独自の設計と能力は、視聴時間を効果的に予測するための強力な解決策を提供するんだ。これによって、プラットフォームはユーザー体験を改善し、競争の激しいオンライン空間における動画消費の成長をサポートすることができるんだ。
タイトル: Tree based Progressive Regression Model for Watch-Time Prediction in Short-video Recommendation
概要: An accurate prediction of watch time has been of vital importance to enhance user engagement in video recommender systems. To achieve this, there are four properties that a watch time prediction framework should satisfy: first, despite its continuous value, watch time is also an ordinal variable and the relative ordering between its values reflects the differences in user preferences. Therefore the ordinal relations should be reflected in watch time predictions. Second, the conditional dependence between the video-watching behaviors should be captured in the model. For instance, one has to watch half of the video before he/she finishes watching the whole video. Third, modeling watch time with a point estimation ignores the fact that models might give results with high uncertainty and this could cause bad cases in recommender systems. Therefore the framework should be aware of prediction uncertainty. Forth, the real-life recommender systems suffer from severe bias amplifications thus an estimation without bias amplification is expected. Therefore we propose TPM for watch time prediction. Specifically, the ordinal ranks of watch time are introduced into TPM and the problem is decomposed into a series of conditional dependent classification tasks which are organized into a tree structure. The expectation of watch time can be generated by traversing the tree and the variance of watch time predictions is explicitly introduced into the objective function as a measurement for uncertainty. Moreover, we illustrate that backdoor adjustment can be seamlessly incorporated into TPM, which alleviates bias amplifications. Extensive offline evaluations have been conducted in public datasets and TPM have been deployed in a real-world video app Kuaishou with over 300 million DAUs. The results indicate that TPM outperforms state-of-the-art approaches and indeed improves video consumption significantly.
著者: Xiao Lin, Xiaokai Chen, Linfeng Song, Jingwei Liu, Biao Li, Peng Jiang
最終更新: 2023-06-06 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.03392
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.03392
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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