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title: WSDM2016報告会−論文紹介(Beyond Ranking:Optimizing Whole-Page Presentation)#yjwsdm
tags:  #yjwsdm  
author: [Yahoo!デベロッパーネットワーク](https://www.docswell.com/user/ydnjp)
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description: 4/6にヤフー株式会社で開催されたWSDM報告会の発表資料です。 http://yahoo-ds-event.connpass.com/event/28441/
published: April 27, 16
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# Page. 1

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[論文紹介]Beyond Ranking:
Optimizing Whole-Page Presentation
(WSDM2016)
by Yue Wang, Dawei Yin, Luo Jie, Pengyuan Wang,
Makoto Yamada, Yi Chang, Qiaozhu Mei
ヤフー株式会社
山本 浩司
2016/4/27


# Page. 2

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概要
• WSDM2016 Best paper
• 筆頭著者の米Yahooでのインターン時の研究
• 検索結果ページの良さを最適化するために
ページのpresentation(表示方法) を考慮する手法
•
従来のランキングを決める問題を拡張
P2


# Page. 3

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一昔前の検索結果ページ(SERP)
•
•
10件のWeb検索結果: “10 blue links”
“Probability ranking principle”[36]
• ユーザが上から順に見ていく前提
• レレバンシ (関連度)の高い順に
上から並べて表示したときに最適
• より注目されるポジションに
重要な結果を配置
credit: slides by the authors
P3


# Page. 4

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現在の検索結果ページ
• ニュースや画像、動画、地図などの検索結果が追加
P4


# Page. 5

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背景：ユーザインタラクションの変化
• 人間の目は自然とグラフィカルな部分に引きつけられる
•
•
→
•
•
画像、動画などの検索結果が注視されやすい(vertical bias)
その近くの検索結果も注視されやすい
ユーザは検索結果を必ずしも上から順に見ていない
種類の異なる結果が混在
上から順に関連度の高いものを
出せばいいというわけではない
→
ページ全体としてのユーザの
満足度の推定が難しくなっている
Credit: Matthew Campion. Eye tracking study:
Google results with videos. 2013/9.
P5


# Page. 6

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目的
P6
• SERPの最適なプレゼンテーション (表示方法) を学習
•
考慮する要素がランキングのみの場合より多い
表示するポジション、画像サイズ、テキストフォントなど
credit: slides by the authors


# Page. 7

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提案手法の枠組み
P7
• ページプレゼンテーションの良さの指標は、
ユーザの満足度とする
• 満足度のスコアリング関数を学習
Q(content, presentation) = satisfaction
• 学習した関数を用いて、検索結果に対し、
満足度を最大化するようなプレゼンテーションを予測
presentation* = argmax Q(content, presentation)
presentation
presentation
credit: slides by the authors


# Page. 8

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学習
P8
• 満足度の関数
satisfaction = Q(contents, presentation) の推定
• 2つのステップに分解
•
SERPでのuser response (クリックなど)を予測する関数
の学習 (User response model: f(content, presentation))
• 満足度指標: g(y)(user response → 満足度)
Q(contents, presentation) = g(f(content, presentation)
(y)
y = f(content, presentation)
satisfaction = g(y)
credit: slides by the authors


# Page. 9

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サーチエンジンの既存手法による選択バイアス
P9
• データ収集時の注意点：
通常の検索トラフィックを Q(contents, presentation )
の学習に使えない
•
•
通常のサーチエンジンは決定的 (deterministic) に
contentをページに表示
つまり、contentに対してpresentationがユニークに決まっている
credit: slides by the authors


# Page. 10

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Explorationによるデータ収集
P10
• “presentation exploration bucket” を用意
•
•
•
一部のトラフィックでスコアリング関数を推定するための
データを収集
リクエストのcontentに対しランダムなpresentationを割当て
ランダムといってもビジネス上の制約は守る
credit: slides by the authors


# Page. 11

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user response model
P11
• 2つのモデルを使用
•
Quadratic Feature model
•
素性ベクトル: コンテンツ x、プレゼンテーション p (ポジション)、
コンテンツとプレゼンテーションの組み合わせ素性
y = aTx + bTp + x T W p + c
(user response y を予測）
コンテンツ プレゼンテーション
組み合わせ
(gは満足度指標 )
Q(x, p) = g(y)
p* = argmax Q(x, p) = argmax θTp
p
•
p
(subject to constraints on p)
Gradient Boosted Decision Tree Model
•
Gradient boosted decision tree [18]を使ったモデル
y = hGBDT (x, p)
(user response y を予測）
Q(x, p) = g(y)
p* = argmax Q (x, p)
p
(subject to constraints on p)


# Page. 12

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素性
• Content features
•
•
クエリとその検索結果に関する情報を含む
learning to rankでよく使われる素性
比較のため [23] の素性と同じものを使用
• Presentation features
•
本研究で新規に導入した、表示方法についての素性
P12


# Page. 13

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Content features
•
Global result set features
•
•
•
クエリのunigram, bigram, 共起統計量などの語彙素性
クエリクラシファイアの出力や、実績ベースのクエリ素性など
Corpus level features
•
•
•
返ってきたすべての結果からの素性
各バーティカルのコンテンツの有用性を示す
Query features
•
•
•
P13
各バーティカルやWeb検索のドキュメントに関する、クエリとは独立な素性
実績CTRやユーザの嗜好など
Search result features
•
•
•
各検索結果からの素性
個々の結果のレレバンシスコアやランキング素性
いくつかのバーティカル固有のメタ素性も抽出
• 映画バーティカル: 映画のポスターが使えるか、映画が公開中か、など
ニュースバーティカル: 過去数時間でヒットした記事数


# Page. 14

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Presentation features
• Binary indicators
•
ポジション素性
• Categorical features
•
マルチメディアタイプ (テキスト or 画像) や、テキストの書体
• Numerical features
•
グラフィカルなアイテムの明るさやコントラストなど
• Other features
•
User responseに影響を与えるような要素についての素性
例：&quot;グラフィカルアイテムのすぐ上にあるテキストアイテム&quot;
P14


# Page. 15

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検索トラフィック
P15
• 一部の検索トラフィックをexplorationに振り分け
学習に使用
presentation exploration bucket
Phase 1: オフライン
satisfaction = Q(content, presentation)
学習したQをデプロイ
Phase 2: オンライン
presentation*= argmax Q(content, presentation)
presentation
通常トラフィック
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# Page. 16

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米Yahoo! Search での実験
• Presentation exploration bucketで探索的に
データ収集
• 2013年の800万page view
•
1-6月を学習データ、7-12月をテストデータ
• 4つのバーティカル
•
ニュース、ショッピング、ローカルビジネス (レストランなど)
• 評価指標: click-skip 指標
•
ランキングの各アイテムを上から見ていき、
•
•
アイテムがクリックされてたら: +1,
クリックされず、それより下のアイテムがクリックされてたら: -1
の総和
P16


# Page. 17

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実験結果
P17
• 提案手法が先行研究をアウトパフォーム
•
先行研究モデルは、クリックされる確率が最も高いものを
トップに置く
•
•
が、クエリによっては常にトップがクリックされやすいとは限らない
提案手法は単一の検索結果だけではなく、presentationや
SERP全体でのインタラクションを考慮
credit: slides by the authors


# Page. 18

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まとめ
• Whole-page presentation optimization
(ページ全体での表示最適化) を新たな問題として
定式化
•
従来のドキュメントのランキングを拡張したもの
• Federated search の検索結果の最適な表示を
求める手法を提案
• 実験で手法の有効性を示した
P18


# Page. 19

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