HT-GNN：用于百度广告客户终身价值预测的超时间图神经网络
机器学习
2026-01-21 v1 人工智能
摘要
终身价值预测对于信息流广告至关重要，使平台能够优化竞价和预算分配以实现长期收入增长。然而，它面临两大挑战：（1）基于人口统计的定向投放产生了特定细分市场的LTV分布，各用户群体间数值差异巨大；（2）动态营销策略生成了不规则的行为序列，其中互动模式演变迅速。我们提出了一种超时间图神经网络，通过三个关键组件联合建模人口统计异质性与时间动态：（i）捕获细分市场间关系的超图监督模块；（ii）具有自适应加权的基于Transformer的时间编码器；（iii）带有用于多时间跨度LTV预测的动态预测塔的任务自适应混合专家层。在拥有1500万用户的百度广告上的实验表明，HT-GNN在所有指标和预测时间跨度上均持续优于SOTA方法。
引用
@article{arxiv.2601.13013,
title = {HT-GNN: Hyper-Temporal Graph Neural Network for Customer Lifetime Value Prediction in Baidu Ads},
author = {Xiaohui Zhao and Xinjian Zhao and Jiahui Zhang and Guoyu Liu and Houzhi Wang and Shu Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.13013},
year = {2026}
}