QueryFormer: Tencent UniRec Yarışmasında E-ticaret Tavsiyesi Sorununu Çözen Yeni Yaklaşım

E-ticaret platformları için ürün tavsiye sistemleri hızla gelişiyor. Tencent’in düzenlediği KDD Cup 2026 UniRec Challenge’ında ise QueryFormer adlı yeni bir mimari, tıklamadan sonra satın alma olasılığını (pCVR) tahmin etmede kapı açıyor.

Sorunu anlaşalım:

• Post-click conversion rate tahmini, sadece ürün özellikleri değil aynı zamanda kullanıcının geçmiş davranışlarını da anlamalıdır
• Mevcut çözümler, merkezi bilgi deposu görevini üstlenen “query tokenlarını” üretmek için basit çok katmanlı sinir ağları (MLP) kullanıyor
• Bu yaklaşımlarda query tarafını hassaslaştıracak doğrudan token-to-query dikkat mekanizması eksik kalıyor
• QueryFormer, bu eksikliği giderek daha verimli bir mimarı ortaya koyuyor

Tencent’in yarışması, e-commerce önerileme sistemlerinin artık birbiriyle ilişkili iki karmaşık görevi aynı anda çözmesi gerektiğini gösteriyor: kişiselleştirilmiş davranış tahmini ve dinamik özellik etkileşim modelleme. QueryFormer’ın başarısı, yapay zeka mühendislerinin bu denge problemini nasıl ele aldığını ortaya koymaktadır.

Akademik çalışma arXiv’de yayımlanmış olup, endüstri ve araştırma topluluğu tarafından yakından izlenmektedir. Bu tür mimariler ilerleyen dönemlerde çoğu tavsiye platformunun temel yapı taşları haline gelebilir.