用户留存模型

基本信息 论文标题：Retentive Relevance: Capturing Long-Term User Value in Recommendation Systems 作者单位：Meta 论文链接：https://arxiv.org/abs/2510.07621 来源：arxiv Motivation：论文要解决的问题是什么 现有推荐系统通常以用户的短期行为作为优化目标，例如用户的click、like等。但是这些短期信号通常存在噪声，且比较稀疏，而且难以捕捉用户的长期需求和留存情况。 本文提出了一种基于调查问卷的留存相关性模型（Retentive Relevance），通过设计针对后续留存的调查问卷，直接获得用户的长期留存信号。并据此训练了一个长期留存模型，用此模型的打分来校准排序模型的打分，由此让推荐系统更加关注用户的长期留存价值。 举个我自己脑补的例子：比如你刷抖音的时候点了一个段子手的搞笑视频，你看完了但是觉得并不搞笑，由于没有显式负反馈，推荐系统只能获取到你点击了这个视频，并且也看完了的正向信号，所以推荐系统在后续训练的时候会把这个搞笑视频当做正样本，再给你推荐类似的搞笑视频。这种以短期行为作为优化目标的方法，无疑是误导了推荐系统，对用户的长期留存是有害的。 如果此时APP弹出来一个调查问卷，问你看完这个视频之后，你以后还会回来看类似的视频吗？你如果点击了是或者否，则系统就能显式获取到你的长期留存label，也就是你对此类视频的真实兴趣情况，这种真实反馈比click或者完播更加可靠，而且是和长期价值高度相关的（复访）。有了这种标注数据，则可以训练一个长期留存的模型，预估用户u对商品i的长期留存概率。用这个打分来修正传统的以即时行为为优化目标的推荐系统的打分。让推荐系统在推荐视频的时候能更多地关注用户的长期留存指标。 调查问卷设计方案 作者对比了3种不同的问卷方案： Retentive Relevance：问以后是否会再回来看类似视频（看未来，长期价值） Interest Matching：问当前视频是否符合用户兴趣（问当下，即时兴趣） Worth Your Time：问当前视频是否值得看（问当下，即时价值） 注意：Interest Matching和Worth Your Time并不等价，感兴趣的视频并不一定值得花这么多时间去看（例如没有营养的搞笑视频），有价值的视频并不一定感兴趣（例如枯燥无味的高数视频）。并且这两者都是对当前观看视频的即时反馈，而Retentive Relevance则更加宽泛一些，它不问用户对当前视频是否感兴趣或者是否有价值，而是问用户以后还会不会回来看类似的视频，非常巧妙，如果用户觉得感兴趣或者有价值，以后都有可能会回来看类似的视频，所以Retentive Relevance能一定程度上覆盖Interest Matching和Worth Your Time，并且是对未来的长期价值的直接提问。 论文中还展示了调查问卷的app界面： 调查问卷结果的分析 一致性分析 三种问卷调查结果的一致性比较高，说明三种调查问卷有比较大的overlap，结果比较可靠。 Retentive Relevance showed substantial correlations with Worth Your Time (r = 0.63, p < 0.001, 95%CI [0.71, 0.75]) and Interest Matching (r = 0.58, p < 0.001, 95% CI [0.66, 0.70]). ...