Des codes d’articles stables aident à préserver la qualité des recherches

Quand un moteur de recherche de produits actualise la table qui relie les suites de codes générées par son modèle aux articles, peut-il continuer à en ajouter sans perturber les chemins de recherche appris pour les produits existants ?

L’étude mesure les variations des résultats en fonction des réattributions et teste si la conservation des anciens codes aide.

Les auteurs testent empiriquement les mises à jour d’identifiants pour la recherche de produits et observent que conserver les anciens codes aide à préserver la qualité de recherche lors de l’ajout de nouveaux articles.

À partir de journaux de recherche e-commerce, les auteurs ont testé si la modification des identifiants d’articles existants nuisait à la recherche et si leur conservation aidait à mesure que de nouveaux articles arrivaient. Pour chaque requête, le système générait des identifiants candidats, que la table en vigueur associait aux articles ; HitRate comptait les requêtes dont la cible figurait parmi les B premiers articles identifiés.

Lorsque les deux politiques de correspondance reprenaient l’entraînement à partir du même modèle et avec les mêmes données accumulées, conserver les anciens identifiants donnait un HitRate supérieur avec une taille de faisceau de 1 pour les anciens comme pour les nouveaux articles, par rapport à une réattribution complète.

Avec les identifiants figés, la reprise de l’entraînement augmentait aussi HitRate@1000 pour les deux groupes, par rapport à l’absence de nouvel entraînement. Ces résultats étayent la conservation des anciens identifiants tout en entraînant le modèle sur les nouveaux articles dans le cycle de mise à jour testé.

Ces résultats proviennent d’évaluations hors ligne et d’un test en ligne dans un contexte précis de commerce électronique.

Les auteurs ont testé une procédure simple de reprise de l’entraînement à partir d’un modèle existant ; ils précisent qu’une méthode d’apprentissage continu plus robuste pourrait récupérer une partie des performances après le changement des identifiants.