面向本地生活服务平台用户行为预测的上下文感知异质图注意力网络
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2021-06-30 v2 人工智能
摘要
作为近年来兴起的新型电子商务平台，本地生活服务平台为用户提供消费周边门店或上门服务的软件，如 Groupon 和口碑。与其他常见电商平台不同，用户在本地生活服务平台上的行为与其实时本地上下文信息密切相关。因此，构建上下文感知的用户行为预测系统能够为本地生活服务平台中的商家和用户提供更好的服务。然而，以往大多数工作仅将上下文信息作为普通特征输入预测模型，以在特定上下文下获得预测列表，忽略了用户在不同上下文中的兴趣往往存在显著差异这一事实。为此，本文提出一种上下文感知异质图注意力网络（CHGAT），用于动态生成用户表征并估计未来行为的概率。具体而言，我们首先利用多源历史行为构建基于元路径的异质图，并通过一种新颖的统一知识表征方法理解图中的异质顶点。接着，引入一种面向上下文感知聚合的多级注意力机制，包含顶点级注意力网络与路径级注意力网络，二者旨在捕捉图中信息与搜索系统外部实时上下文信息之间的语义关联。随后，本文模型将特定图与其对应上下文特征聚合，得到特定上下文下的用户兴趣表征，并输入预测网络，最终获得用户行为的预测概率。
引用
@article{arxiv.2106.14652,
title = {Context-aware Heterogeneous Graph Attention Network for User Behavior Prediction in Local Consumer Service Platform},
author = {Peiyuan Zhu and Xiaofeng Wang and Zisen Sang and Aiquan Yuan and Guodong Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.14652},
year = {2021}
}