Araştırmacılar sorgu dönüşümünü tahmin etmek için QueryFormer mimarisini sundu

Geliştirici ekibi, QueryFormer adlı tıklama sonrası dönüşüm olasılığını (pCVR) tahmin etmek için bir mimari sundu ve bu, KDD Cup 2026 Tencent UniRec Challenge endüstriyel yarışmasında birinci oldu.

Çözümün temelinde, kullanıcıların davranış sıralarını nesnek özelliklerle birleştiren birleşik bir blok yatmaktadır. Geleneksel yöntemlerin projeksiyonlu çok katmanlı algılayıcılardan farklı olarak, model, sorguları netleştirmek için çapraz dikkat mekanizmasını uygular. Bu, test kümesinde resmi AUC 0.83254 değerine ulaşılmasını sağladı ve ek ölçeklendirme之后 sonuç 0.832713'e yükseldi.

Yazarlar, modelin genişlik ve derinlik açısından ölçeklenebilirliğini incelediler. Paylaşılan parametrelerle paketlenmiş çapraz dikkat, yüksek verimlilik sağlar: H genişliğinin 1'den 8'e çıkarılması, çıkarım gecikmesini yalnızca 1.89 katına çıkarır. Soyulma analizi, dikkat mekanizması aracılığıyla sorgu oluşturmanın sistemdeki nihai doğruluğa en büyük katkıyı sağladığını doğruladı.

Mimari, benzer hesaplama bütçelerinde HyFormer modelini aşar. Araştırma, Creative Commons Attribution 4.0 lisansı altında yayımlandı, bu da önerilen yöntemlerin karmaşık kullanıcı verilerini işleyen endüstriyel öneri sistemlerinde kullanılmasına olanak tanır.