文件名称：在线内容推荐服务的优化：点击率之外-研究论文
文件大小：3.45MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-09 02:22:40
online services dynamic assortment selection
新型的在线服务类别使Internet媒体站点可以将用户从他们当前正在阅读的文章引向他们可能感兴趣的其他内容。此过程创建了一条“浏览路径”，沿着该路径，用户与用户之间可能会反复进行交互。供应商，这会导致动态优化问题。通常，此推荐过程所基于的关键指标是候选文章的点击率（CTR），尽管CTR是衡量瞬时点击可能性的指标，但我们分析了可能改善的性能为此，通过在主要媒体站点上使用大量的用户路径历史数据集，我们引入并推导了两个主要方面的内容表示形式：可点击性，推荐时点击该文章；互动性，当该文章包含推荐时从文章中点击的可能性。然后，我们提出一类启发式方法充分利用可点击性和参与性的理论，为偏爱基于路径的启发式方法而不是仅关注可点击性的近视启发式方法提供了理论支持（无前瞻性）。 当我们集成到全球领先的内容推荐提供商的操作系统中时，我们进行了一项现场试验实验，该实验可以测量拟议课程的实际代理的性能。 与CTR驱动的当前做法相比，我们估计每次点击的总体改善。 记录在案的改进突显了实时有效地纳入用户未来之路的重要性和实用性。