Cascading Relevance-driven Recommendation Network for CTR Prediction in Trigger-Introduced Recommendation
触发式推荐CTR预估的级联相关性驱动网络
🧭 触发式推荐 · 相关性与兴趣融合 ★ 深度解读
Taobao & Tmall Group of Alibaba
提出CRRN，通过trigger-target交互门控、级联注意力融合与类别辅助pairwise loss，在TIR场景显著提升CTR
📌 工作参考价值（4 点）
- 在承接页/详情页相似推荐中，不要把trigger当作普通特征；用element-wise乘法+coaction门控做显式交互，参数量小、工程友好，能捕捉同类别/品牌/价格段等高阶关系。
- 引入类别辅助pairwise loss：利用商品类别构造“相关点击 > 非相关点击 > 相关曝光 > 非相关曝光”的偏序，不用额外数据就能强化相关性排序，适合电商商品/广告场景。
- 意图预测辅助任务：用页面级类别与trigger是否一致作为label，训练时辅助监督，线上不引入额外特征和延迟；同时用预测意图分和cosine相似度做显式门控融合，可解释且便于调试。
- 工程上该模型额外增加2ms推理延迟，训练时间增加约7分钟，适合低延迟承接页；在线统计显示同类+相关类占比大幅提升但保留约11%不同类，可作为相关性/个性化平衡的参考阈值。