CTR prediction 연구에서 공통된 평가 방식이나 표준화된 벤치마크가 부족하다. 다양한 모델들에 대하여 벤치마크를 진행하였고, 해당 결과나 진행한 코드는 reproducible 하도록 공개하였다. 벤치 마크 결과 여러 모델이 기존과 큰 차이를 보이진 않았지만, 기존 논문에서 report 된 결과와는 차이가 있었다.
동일한 모델이라 할지라도 데이터 전처리 방식이 달라지면 두 논문의 결과를 비교하기 어렵다.
CTR prediction 연구에서 공통된 평가 방식이나 표준화된 벤치마크가 부족하다. 다양한 모델들에 대하여 벤치마크를 진행하였고, 해당 결과나 진행한 코드는 reproducible 하도록 공개하였다. 벤치 마크 결과 여러 모델이 기존과 큰 차이를 보이진 않았지만, 기존 논문에서 report 된 결과와는 차이가 있었다.
동일한 모델이라 할지라도 데이터 전처리 방식이 달라지면 두 논문의 결과를 비교하기 어렵다.
BarsCTR - Open Benchmarking for Click-Through Rate Prediction: 일반적인 CTR Prediction 에 대한 overview 확인할 수 있다.
Post-click 을 click 으로 가정하고, click 을 vimp 로 가정하면 성립하지 않을까?
Abstract click signal does not capture post-click user experience: show that click signal does not align with user preference find that user preference changes frequently:
Pareto Efficient 추천을 위한 framework 를 제안했다.
광고 클릭 후 전환(구매, 앱 설치)까지 시간 지연 이 발생하고, 하나의 클릭이 여러 번의 전환 으로 이어질 수 있는 문제를 해결하는 모델. 전환 추적 기간을 여러 구간으로 나누어 각각 서브 모델 을 학습하고, 이미 관찰된 전환 정보 를 입력으로 활용하여 미래 전환을 예측한다.
- 이커머스 검색에서 Semantic Retrieval은 주로 텍스트 기반 으로만 연구됨 - 상품 이미지는 구매 결정에 중요한 요소인데, dense retrieval에서의 영향이 체계적으로 연구되지 않음 - 기존 multimodal 연구들의 한계: - MaxSim 같은 score function은 대규모 인덱스에서...
LLM을 이용한 E-commerce Query-Product Relevance 판단 프레임워크 . Data Selection + Multi-CoT + DPO 세 단계로 구성되며, 특히 DPO로 "optimistic bias" (과도한 relevant 판정) 문제를 해결함.
OneSearch 는 Kuaishou가 제안한 e-commerce search용 end-to-end generative retrieval framework이다. 기존 retrieval/ranking/Cascade Ranking System 처럼 recall, pre-ranking, ranking을 따로 쌓는 대신,...
Cross Encoder 기반 BERT 모델을 Walmart 검색 Re-ranking에 대규모 배포 하여 latency 문제를 해결하고 NDCG@5 +4.79% 향상 달성.
JD.com에서 제안한 Generative Retrieval and Alignment Model (GRAM) 은, LLM의 world knowledge를 활용해 query와 product 간 공유 텍스트 식별자(shared text identifier) 를 생성하고, DPO 기반 co-alignment로...
Flipkart의 Semantic Retrieval for Product Search in E-Commerce 는 retrieval/dense/Qwen3 Embedding 기반 4B dual encoder를 상품 검색에 맞게 fine-tuning한 production 적용 사례다. 핵심은 단순한 binary...