HGAMN：用于百度地图多语言POI检索的异构图注意力匹配网络
信息检索
2024-09-06 v1
摘要
对国际旅行日益增长的兴趣提高了对多语言兴趣点（POI）检索的需求。在国外旅行时，用不熟悉的语言寻找当地场所（如餐厅和景点）的需求尤为突出。多语言POI检索允许用户使用多种语言的查询以所需语言查找目标POI，已成为当今百度地图等全球地图应用不可或缺的功能。由于两个关键挑战，该任务并非易事：(1) 访问稀疏性和 (2) 多语言查询-POI匹配。为此，我们提出了一种异构图注意力匹配网络（HGAMN）以同时解决这两个挑战。具体而言，我们利用百度地图的搜索日志构建了一个包含两类节点的异构图：POI节点和查询节点。为缓解挑战#1，我们在不同POI节点之间构建边，将低频POI与高频POI连接起来，从而实现知识从后者向前者的转移。为缓解挑战#2，我们基于查询与POI之间的共现关系在POI节点和查询节点之间构建边，其中不同语言和表述的查询可以为单个POI聚合。此外，我们开发了一个基于注意力的网络来联合学习异构图的节点表示，并进一步设计了一个交叉注意力模块来融合两类节点的表示以进行查询-POI相关性评分。在百度地图的大规模真实世界数据集上进行的广泛实验证明了HGAMN的优越性和有效性。此外，HGAMN已部署在百度地图的生产环境中，并成功保持每天服务数亿次请求。
引用
@article{arxiv.2409.03504,
title = {HGAMN: Heterogeneous Graph Attention Matching Network for Multilingual POI Retrieval at Baidu Maps},
author = {Jizhou Huang and Haifeng Wang and Yibo Sun and Miao Fan and Zhengjie Huang and Chunyuan Yuan and Yawen Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.03504},
year = {2024}
}
备注
Accepted by KDD'21