Advancing Re-Ranking with Multimodal Fusion and Target-Oriented Auxiliary Tasks in E-Commerce Search
作者: Enqiang Xu, Xinhui Li, Zhigong Zhou, Jiahao Ji, Jinyuan Zhao, Dadong Miao, Songlin Wang, Lin Liu, Sulong Xu
分类: cs.IR, cs.CV
发布日期: 2024-08-11
💡 一句话要点
提出ARMMT模型，利用多模态融合和目标导向辅助任务提升电商搜索重排序效果。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电商搜索 重排序 多模态融合 注意力机制 辅助任务 商品推荐 视觉特征 文本特征
📋 核心要点
- 现有电商搜索重排序模型在多模态信息融合方面存在不足，限制了对商品属性的全面理解。
- ARMMT模型通过注意力机制融合文本和视觉信息，并引入排序对齐辅助任务，增强商品表示和目标定位。
- 在京东平台上的实验表明，ARMMT模型在转化率（CVR）上取得了0.22%的显著提升，贡献于GMV增长。
📝 摘要（中文）
在快速发展的电子商务领域，搜索重排序模型的有效性对于提升用户体验和提高转化率至关重要。尽管在特征表示和模型架构方面取得了显著进展，但多模态信息的集成仍未得到充分探索。本研究通过研究重排序上下文中文本和视觉信息的计算和融合来解决这一差距。我们提出了基于注意力的多模态融合技术和辅助排序对齐任务的ARMMT模型，以增强商品表示并提高目标定位能力。该方法不仅丰富了对产品属性的理解，而且能够实现更精确和个性化的推荐。在京东搜索平台上的实验评估表明，ARMMT在多模态信息集成方面达到了最先进的性能，转化率（CVR）提高了0.22％，为商品交易总额（GMV）做出了重大贡献。这种开创性的方法有可能彻底改变电子商务重排序，从而提高用户满意度和业务增长。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决电商搜索重排序中多模态信息融合不足的问题。现有方法通常只关注文本信息，忽略了商品图像等视觉信息，导致对商品理解不全面，影响排序效果。此外，现有方法缺乏对用户目标和商品属性之间关系的有效建模，难以实现精准推荐。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态融合技术，将文本和视觉信息进行有效整合，从而更全面地理解商品属性。同时，引入目标导向的辅助任务，学习用户目标和商品之间的关联性，提升排序的准确性和个性化。通过这种方式，模型能够更好地理解用户需求，并推荐更符合用户偏好的商品。
技术框架：ARMMT模型主要包含以下几个模块：1) 多模态特征提取模块：分别提取文本和视觉特征；2) 注意力机制融合模块：利用注意力机制对文本和视觉特征进行加权融合，得到商品的综合表示；3) 排序预测模块：基于融合后的商品表示，预测商品与用户搜索query的相关性得分；4) 辅助排序对齐任务模块：通过辅助任务，学习商品排序与用户目标之间的对齐关系。整体流程是，首先提取文本和视觉特征，然后通过注意力机制进行融合，接着进行排序预测，最后通过辅助任务进行优化。
关键创新：ARMMT模型的关键创新在于：1) 提出了基于注意力的多模态融合方法，能够有效地整合文本和视觉信息；2) 引入了目标导向的辅助排序对齐任务，能够学习用户目标和商品之间的关联性，提升排序的准确性和个性化。与现有方法相比，ARMMT模型能够更全面地理解商品属性，并更准确地预测用户偏好。
关键设计：在多模态融合模块中，使用了自注意力机制来学习文本和视觉特征之间的关系。辅助排序对齐任务采用pairwise ranking loss，鼓励模型学习到与用户目标更相关的商品排序更高。损失函数由主任务的排序损失和辅助任务的排序损失加权组成，权重参数通过实验进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在京东搜索平台上的实验结果表明，ARMMT模型在多模态信息集成方面达到了最先进的性能，转化率（CVR）提高了0.22％，显著提升了GMV。相较于基线模型，ARMMT模型在排序准确性和用户满意度方面均有明显提升，验证了该方法的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于电商搜索、推荐系统等领域，提升用户体验和转化率。通过更精准的商品理解和个性化推荐，可以有效提高用户满意度，增加商品销量，为电商平台带来显著的商业价值。未来，该方法还可以扩展到其他多模态信息融合的场景，例如短视频推荐、图像搜索等。
📄 摘要（原文）
In the rapidly evolving field of e-commerce, the effectiveness of search re-ranking models is crucial for enhancing user experience and driving conversion rates. Despite significant advancements in feature representation and model architecture, the integration of multimodal information remains underexplored. This study addresses this gap by investigating the computation and fusion of textual and visual information in the context of re-ranking. We propose \textbf{A}dvancing \textbf{R}e-Ranking with \textbf{M}ulti\textbf{m}odal Fusion and \textbf{T}arget-Oriented Auxiliary Tasks (ARMMT), which integrates an attention-based multimodal fusion technique and an auxiliary ranking-aligned task to enhance item representation and improve targeting capabilities. This method not only enriches the understanding of product attributes but also enables more precise and personalized recommendations. Experimental evaluations on JD.com's search platform demonstrate that ARMMT achieves state-of-the-art performance in multimodal information integration, evidenced by a 0.22\% increase in the Conversion Rate (CVR), significantly contributing to Gross Merchandise Volume (GMV). This pioneering approach has the potential to revolutionize e-commerce re-ranking, leading to elevated user satisfaction and business growth.