Att rekommendera intressant innehåll för att engagera användare är viktigt för webbportaler (t.ex. AOL, MSN, Yahoo!, och många andra). Befintliga metoder rekommenderar vanligtvis artiklar för att optimera för ett enda mål, dvs. antal klick. Ett klick är dock bara utgångspunkten för en användares resa och efterföljande nedströms verktyg såsom tid-användning och intäkter är viktiga. I detta papper, kallar vi problemet med att rekommendera länkar för att gemensamt optimera för klick och post-klick nedströms verktyg klickformning. Vi föreslår en multi-objektiv programmeringsmetod där flera mål modelleras i en begränsad optimeringsram. En sådan formulering kan naturligtvis innehålla olika tillämpningsdrivna krav. Vi studerar flera varianter som modellerar olika krav som begränsningar och diskuterar några av de nyanser som är inblandade. Vi utför våra experiment på en stor datauppsättning från ett verkligt system med hjälp av en nyligen föreslagen objektiv utvärderingsmetod [17]. Genom omfattande experiment kvantifierar vi avvägningen mellan olika mål under olika begränsningar. Våra experimentella resultat visar intressanta egenskaper hos olika formuleringar och våra resultat kan ge värdefull vägledning till utformningen av rekommendationsmotorer för webbportaler.
Vad är det med dig? föreslår ett ramverk för att optimera CTR och efterklick engagemang av artiklarna REF.
Click shaping to optimize multiple objectives
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}