Facebook推荐系统研究新进展：结合多模态信息与排名式学习的搜索EBR系统
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 田雨鑫
单位 | 加州大学默塞德分校
研究方向 | 计算机视觉，多模态学习
近年来，基于嵌入的检索（EBR）在电商搜索引擎领域取得了显著的进步。尽管 Meta 提出的 Que2Search 和其他现有的 EBR 系统在实际应用中取得了一定的效果，但仍面临一些挑战：
这些系统通常优化的是查询和产品的语义相关性，但这并不意味着产品一定能吸引搜索，可能会出现相关性高但用户参与度低的情况。
另外，产品的价格、生产条件、卖家评分等上下文信息也非常重要。但是如何将这些上下文信息融入到搜索 EBR 系统中并非易事：传统的基于对比学习的 EBR 建模技术过分强调语义相关性，所以简单地在对比学习设置中应用上下文信息可能并不会奏效。同时，找到既语义相关又能吸引搜索者的产品是一项挑战。
基于这些问题，Meta 的研究团队提出了 Que2Engage，进一步发掘了 EBR 的潜力，并且引起了社区广泛的关注。与传统的 EBR 模型相比，Que2Engage 不仅能够返回与搜索查询语义相关的产品，还能提升那些更能吸引搜索者的产品的排名，这对于满足复杂的商业目标和改善用户体验具有巨大的价值。
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3543873.3584633
多模态方法：将产品价格、生产条件、卖家评分等上下文信息视为独特的模态并融入到系统中，以更全面地满足搜索者的需求。
多任务学习：通过同时进行对比学习和排名式学习，既可以找到与查询语义相关的产品，又能提升用户参与度。
多任务评估：通过对现有 EBR 模型进行多任务评估，我们可以更深入地理解其在不同领域的性能，并能够准确地评估 Que2Engage 在应对实际挑战时的有效性。
实践应用：已在 Facebook Marketplace 搜索中集成，并每日支持数百万次搜索查询。在两周的在线 A/B 测试中，Que2Engage 已经表现出了显著的改进，有效提高了用户的参与度。
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