Gaia：具有时序偏移感知注意力的图神经网络用于电商商品交易总额预测
机器学习
2022-07-28 v1
摘要
电子商务在借助互联网赋能商家方面已历经长远发展。为高效存储货物并合理调配营销资源，商家准确预测商品交易总额（GMV）十分重要。然而，在数字化数据匮乏情况下做出准确预测并非易事。本文提出一种在支付宝应用内更好预测GMV的方案。得益于图神经网络（GNN）关联不同实体以丰富信息的强大能力，我们提出Gaia，一种具有时序偏移感知注意力的图神经网络（GNN）模型。Gaia利用相关电商卖家的销售信息，并基于时间依赖关系学习邻居相关性。通过在支付宝真实数据集上测试并与其他基线比较，Gaia展现出最优性能。Gaia已部署于模拟线上环境，相较基线亦取得大幅提升。
引用
@article{arxiv.2207.13329,
title = {Gaia: Graph Neural Network with Temporal Shift aware Attention for Gross Merchandise Value Forecast in E-commerce},
author = {Borui Ye and Shuo Yang and Binbin Hu and Zhiqiang Zhang and Youqiang He and Kai Huang and Jun Zhou and Yanming Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.13329},
year = {2022}
}
备注
Accepted by ICDE 2022