Promotions are becoming more important and prevalent in e-commerce to attract customers and boost sales, leading to frequent changes of occasions, which drives users to behave differently. In such situations, most existing Click-Through Rate (CTR) models can't generalize well to online serving due to distribution uncertainty of the upcoming occasion. In this paper, we propose a novel CTR model named MOEF for recommendations under frequent changes of occasions. Firstly, we design a time series that consists of occasion signals generated from the online business scenario. Since occasion signals are more discriminative in the frequency domain, we apply Fourier Transformation to sliding time windows upon the time series, obtaining a sequence of frequency spectrum which is then processed by Occasion Evolution Layer (OEL). In this way, a high-order occasion representation can be learned to handle the online distribution uncertainty. Moreover, we adopt multiple experts to learn feature representations from multiple aspects, which are guided by the occasion representation via an attention mechanism. Accordingly, a mixture of feature representations is obtained adaptively for different occasions to predict the final CTR. Experimental results on real-world datasets validate the superiority of MOEF and online A/B tests also show MOEF outperforms representative CTR models significantly.


翻译:在电子商务中,促销越来越重要和普遍,以吸引客户和推动销售,导致经常改变情况,促使用户行为不同。在这种情况下,由于即将到来的分布不确定性,大多数现有的点击浏览率模型无法向在线服务推广。在本文中,我们提议了一个名为MOEF的新型CTR模型,以在经常变化的情况下提出建议。首先,我们设计一个时间序列,由在线商业情景产生的偶发信号组成。由于时间序列在频率域中具有更大的差别性,我们应用Fourier变换在时间序列中滑动时间窗口,获得频率频谱序列,然后由偶发进层(OEL)处理。通过这种方式,可以学习一个高端时间代表来处理在线发行不确定性。此外,我们采用多个专家从多个方面学习特征描述,这些描述由时间代表通过关注机制来指导。因此,在不同的场合,我们获得了一种特征表达组合,以预测最后的CTR。在现实世界数据集上的实验结果证实了MOEF和在线A/B测试模型的优势性能显著地显示MOFFsormas 。

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