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TWIN V2: 快手增强点击率预测的大规模超长用户行为序列建模
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本研究提出多种基于机器学习的用户行为建模方法，包括搜索兴趣模型、局部敏感哈希和图形模型，旨在提高点击率预测的准确性和系统效率。通过深度学习和动态兴趣激活，验证了模型的实际应用效果。
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关键要点
- 本研究提出了处理长序列用户行为数据的解决方案，提升了模型性能和系统效率。
- 提出了基于搜索的兴趣模型，利用级联搜索单元更好地对终生序列行为数据进行建模。
- 提出了 ETA 局部敏感哈希方法，降低训练和推理成本，实现更好的点击率预测表现。
- 通过深度分组兴趣网络及 Transformer 技术，提取用户兴趣并预测点击率，验证了方法的效果和效率。
- 提出 GLSM 基于图形的长短期兴趣模型，融合长期和短期行为的信息，显著提升 CTR 和 GMV。
- 提出兴趣分块网络（TBIN），结合局部敏感哈希算法和自注意力机制，动态激活用户多样化的兴趣。
- 提出端到端模型 SDIM，模拟用户长期行为数据，加速 CTR 模型。
- 提出 Deep Session Interest Network (DSIN) 模型，利用用户历史行为序列中的多个会话，提高点击率预测的准确性。
- 提出基于数据检索的用户行为检索框架（UBR4CTR），从用户历史序列中检索相关行为进行最终预测。
- 提出 Temporal Graph Transformer 模型，建模时间变化的用户偏好，解决行为矩阵稀疏和数据不足问题。
❓
延伸问答
TWIN V2模型的主要目标是什么？
TWIN V2模型旨在提高点击率预测的准确性和系统效率。
如何通过搜索兴趣模型提升用户行为建模的效果？
搜索兴趣模型利用级联搜索单元更好地对终生序列行为数据进行建模，从而提升可扩展性和准确性。
ETA局部敏感哈希方法的优势是什么？
ETA局部敏感哈希方法可以降低训练和推理成本，实现更好的点击率预测表现。
GLSM模型是如何融合长期和短期行为信息的？
GLSM模型通过多兴趣图形结构和多场景异构序列模型，自适应融合长期和短期行为的信息。
TBIN模型如何动态激活用户的多样化兴趣？
TBIN模型结合局部敏感哈希算法和自注意力机制，动态激活用户多样化的兴趣。
Temporal Graph Transformer模型解决了哪些问题？
Temporal Graph Transformer模型有效解决了行为矩阵稀疏和数据不足的问题。
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