Reward Optimizing Recommendation using Deep Learning and Fast Maximum Inner Product Search - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Reward Optimizing Recommendation using Deep Learning and Fast Maximum Inner Product Search

Imad Aouali
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1390344
Amine Benhalloum
  • Fonction : Auteur
Martin Bompaire
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1071977
Sergey Ivanov
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1390345
Benjamin Heymann
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1390346
David Rohde
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1390347
Otmane Sakhi
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1390348
Flavian Vasile
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1390349
Maxime Vono
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1390350

Résumé

How can we build and optimize a recommender system that must rapidly fill slates (i.e. banners) of personalized recommendations? The combination of deep learning stacks with fast maximum inner product search (MIPS) algorithms have shown it is possible to deploy flexible models in production that can rapidly deliver personalized recommendations to users. Albeit promising, this methodology is unfortunately not sufficient to build a recommender system which maximizes the reward, e.g. the probability of click. Usually instead a proxy loss is optimized and A/B testing is used to test if the system actually improved performance. This tutorial takes participants through the necessary steps to model the reward and directly optimize the reward of recommendation engines built upon fast search algorithms to produce high-performance reward-optimizing recommender systems.
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Personalized_Slate_Reco_using_Deep_Learning_and_MIPS (4).pdf (432.77 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04606083 , version 1 (28-06-2024)

Identifiants

Citer

Imad Aouali, Amine Benhalloum, Martin Bompaire, Achraf Ait Sidi Hammou, Sergey Ivanov, et al.. Reward Optimizing Recommendation using Deep Learning and Fast Maximum Inner Product Search. proceedings of the 28th ACM SIGKDD conference on knowledge discovery and data mining, Aug 2022, Washington D. C., United States. ⟨10.1145/3534678.3542622⟩. ⟨hal-04606083⟩
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