SIGIR 24: A Preference-oriented Diversity Model Based on Mutual-information in Re-ranking for E-commerce Search
链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3626772.3661359
摘要：重排是一种通过考虑商品之间的相互关系来重新排列商品顺序以更有效地满足用户需求的过程。现有的方法主要提高商品打分精度，通常以牺牲多样性为代价，导致结果可能无法满足用户的多样化需求。相反，旨在促进多样性的方法可能会降低结果的精度，无法满足用户对准确性的要求。为了解决上述问题，本文提出了一种基于互信息的偏好导向多样性模型（PODM-MI），在重排过程中同时考虑准确性和多样性。具体而言，PODM-MI采用基于变分推理的多维高斯分布来捕捉具有不确定性的用户多样性偏好。然后，我们利用最大变分推理下界来最大化用户多样性偏好与候选商品之间的互信息，以增强 算法专家中科院信工所博士，研究方向为大模型、语义检索，亦城优秀人才，CCF 中国计算机学会专业会员，目前在京东从事主搜召回及生成式召排工作
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