Retrieval-Oriented Knowledge for Click-Through Rate Prediction
作者: Huanshuo Liu, Bo Chen, Menghui Zhu, Jianghao Lin, Jiarui Qin, Yang Yang, Hao Zhang, Ruiming Tang
分类: cs.IR, cs.AI
发布日期: 2024-04-28 (更新: 2024-10-03)
备注: 11 pages, 6 figures, 6 tables.Accepted by CIKM'24
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出检索导向知识框架以解决CTR预测中的资源消耗问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 点击率预测 检索导向知识 知识蒸馏 对比学习 深度学习
📋 核心要点
- 现有的基于样本的检索模型在CTR预测中面临推理效率低和资源消耗高的挑战，限制了其工业应用。
- 本文提出的ROK框架通过知识库模拟检索过程，利用分解-重构范式优化CTR模型的表现。
- 实验结果显示，ROK在多个大规模数据集上超越了传统模型，同时显著提高了推理效率。
📝 摘要（中文）
点击率（CTR）预测对个性化在线服务至关重要。基于样本检索的模型如RIM表现出色，但由于检索过程导致推理效率低和资源消耗高，限制了其在工业中的应用。为此，本文提出了一种通用的即插即用检索导向知识（ROK）框架，绕过真实的检索过程。该框架通过分解-重构范式保留和模仿检索和聚合的表示。知识蒸馏和对比学习优化知识库，使得检索增强的表示能够与多种CTR模型集成。在三个大规模数据集上的实验表明，ROK在兼容性和性能上表现优异，神经知识库有效替代了检索池，超越了教师模型，同时保持了优越的推理效率，展示了从非参数方法蒸馏知识的可行性。这些结果突显了ROK在实际应用中的强大潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决点击率预测中基于样本的检索模型在推理效率和资源消耗方面的不足。现有方法如RIM在实际应用中受到限制，无法满足工业需求。
核心思路：ROK框架通过构建一个知识库来模拟检索过程，避免了真实的检索操作，从而提高了推理效率。该框架利用分解-重构的方式来保留和模仿检索到的表示，结合知识蒸馏和对比学习来优化知识库。
技术框架：ROK框架主要包括知识库构建模块、知识蒸馏模块和对比学习模块。知识库用于存储和管理检索增强的表示，蒸馏模块用于从教师模型中提取知识，对比学习模块则用于优化知识库的表示能力。
关键创新：ROK的核心创新在于其知识库的设计，使其能够有效替代传统的检索池，且在推理效率上显著优于现有方法。这一设计使得从非参数方法中蒸馏知识成为可能。
关键设计：在参数设置上，ROK框架采用了特定的损失函数来平衡知识蒸馏和对比学习的目标，同时在网络结构上，设计了适应性强的神经网络以支持知识库的高效运作。具体的参数和结构细节在实验中进行了优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在三个大规模数据集上的实验结果表明，ROK框架的性能超越了传统教师模型，推理效率显著提高。具体而言，ROK在CTR预测任务中实现了比基线模型高出XX%的准确率，同时推理时间减少了YY%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括在线广告推荐、个性化内容推送和社交媒体平台等。ROK框架的高效性和兼容性使其能够在实际工业环境中广泛应用，提升CTR预测的准确性和效率，具有显著的商业价值和社会影响。
📄 摘要（原文）
Click-through rate (CTR) prediction is crucial for personalized online services. Sample-level retrieval-based models, such as RIM, have demonstrated remarkable performance. However, they face challenges including inference inefficiency and high resource consumption due to the retrieval process, which hinder their practical application in industrial settings. To address this, we propose a universal plug-and-play \underline{r}etrieval-\underline{o}riented \underline{k}nowledge (\textbf{\name}) framework that bypasses the real retrieval process. The framework features a knowledge base that preserves and imitates the retrieved \& aggregated representations using a decomposition-reconstruction paradigm. Knowledge distillation and contrastive learning optimize the knowledge base, enabling the integration of retrieval-enhanced representations with various CTR models. Experiments on three large-scale datasets demonstrate \name's exceptional compatibility and performance, with the neural knowledge base serving as an effective surrogate for the retrieval pool. \name surpasses the teacher model while maintaining superior inference efficiency and demonstrates the feasibility of distilling knowledge from non-parametric methods using a parametric approach. These results highlight \name's strong potential for real-world applications and its ability to transform retrieval-based methods into practical solutions. Our implementation code is available to support reproducibility in \url{https://github.com/HSLiu-Initial/ROK.git}.