Learning to Build User-tag Profile in Recommendation System.pdf

用户标签画像构建是推荐系统中的一项重要技术，其目的在于通过用户的人口统计信息（如性别、年龄和地理位置）以及用户行为信息（例如浏览和搜索历史）对用户进行刻画。在不同的用户画像维度中，标签化是一种具有解释性且广泛使用的用户兴趣表示方法。本文提出了一种用户标签画像模型（User Tag Profiling Model，简称UTPM），将用户标签画像的学习视为一个多标签分类任务，并采用深度神经网络来完成。与传统模型不同的是，UTPM模型采用了一个带有共享查询向量的多头注意力机制，用以学习不同领域的稀疏特征。此外，引入了一种改进的基于FM（Factorization Machine）的交叉特征层，该方法在多数先进的交叉特征方法中表现突出，并进一步增强了模型的性能。同时，本文设计了一种新的联合方法，用于从推荐系统中用户点击的一篇新闻文章学习不同标签的偏好。 文章的内容表明，用户画像模型在个性化推荐系统中的应用是至关重要的，因为这样的系统需要理解和预测用户的行为和偏好。在推荐系统中，用户标签画像可以用来描述用户可能感兴趣的项目或内容，从而实现更精准的推荐。深度神经网络在处理复杂的非线性关系和大量数据方面表现出色，因此它们成为了构建用户标签画像的有力工具。多标签分类任务则是指一个用户可以被分配多个标签，这反映了用户兴趣的多样性和复杂性。 多头注意力机制来自于自然语言处理（NLP）领域，最初用于处理文本数据中的序列依赖关系。这种机制通过并行处理多个“注意力头”来学习数据的不同方面，进而捕捉到更加丰富和多维的信息表示。在推荐系统中，这种机制可以帮助模型更好地理解用户的多种兴趣。 交叉特征是推荐系统中的一个关键概念，它指的是模型能够同时考虑用户和物品的属性来生成有效的推荐。通过交叉特征，推荐系统能够发现用户和物品属性之间的复杂相互作用，并利用这些信息来提升推荐质量。改进的基于FM的交叉特征层能够有效处理这种特征间的交叉关系，从而在推荐过程中获得更好的性能。 在用户画像的构建过程中，如何有效地利用用户行为数据是关键。在本文中，作者提出了一种新的方法，这种方法能从用户点击的单篇文章中学习不同标签的偏好。这种做法既节省了数据收集的复杂性，又能够实时地捕捉到用户的即时兴趣变化，这对于设计一个高效能的推荐系统来说至关重要。 文章中提到的UTPM模型已经被部署在微信的“Top Stories”推荐系统中，并通过在线和离线实验验证了该模型相比基线模型具有优越性。在线实验可以即时监测模型在实际环境中的表现，而离线实验则提供了更系统的方式来评估模型的性能。 文章指出，本文的研究成果得到了ACM国际会议的认可，并在信息和知识管理领域发表。这表明了该研究不仅在技术上有所创新，而且在业界也有广泛的应用价值和影响力。通过提供更准确的用户画像，推荐系统能够更有效地为用户推荐他们可能感兴趣的内容，从而增强用户体验并提高用户粘性。这对于社交媒体平台、新闻门户以及在线广告平台等都具有重要的商业意义。