AMCAD：基于自适应混合曲率表示的广告检索系统
信息检索
2022-03-29 v1 人工智能
摘要
基于图嵌入的检索已成为信息检索界和搜索引擎工业中最流行的技术之一。经典范式主要依赖平坦的欧几里得几何。近年来，双曲（负曲率）和球面（正曲率）表示方法已分别显示出其在捕捉层次化和循环数据结构方面的优越性。然而，在诸如电商赞助搜索平台等工业场景中，大规模异构的查询-商品-广告交互图往往多种结构并存。现有方法要么仅考虑单一几何空间，要么手动组合若干空间，无法且不够灵活地建模真实场景中的复杂性与异构性。为应对这一挑战，我们提出一个网页规模的自适应混合曲率广告（Adaptive Mixed-Curvature ADvertisement, AMCAD）检索系统，以在非欧氏空间中自动捕捉复杂且异构的图结构。具体而言，实体被表示在自适应混合曲率空间中，其中各子空间的类型与曲率被训练为最优组合。此外，设计了一个注意力边级空间投影器，以根据局部图结构与关系类型来建模异构节点间的相似性。而且，为在拥有数亿用户的最大电商之一淘宝部署 AMCAD，我们设计了一个高效的两层在线检索框架用于基于图的广告检索任务。在真实世界数据集上的大量评估与在线流量的 A/B 测试证明了所提系统的有效性。
引用
@article{arxiv.2203.14683,
title = {AMCAD: Adaptive Mixed-Curvature Representation based Advertisement Retrieval System},
author = {Zhirong Xu and Shiyang Wen and Junshan Wang and Guojun Liu and Liang Wang and Zhi Yang and Lei Ding and Yan Zhang and Di Zhang and Jian Xu and Bo Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.14683},
year = {2022}
}
备注
To appear in ICDE 2022