LightSAGE：用于 Shopee 广告推荐中大规模商品检索的图神经网络
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2023-11-13 v1 机器学习
摘要
图神经网络（GNN）是推荐问题中商品检索的热门解决方案。然而，近期多数报告严重聚焦于新模型架构。当在工业环境中应用 GNN 时，这可能带来一些鸿沟——除模型外，构建图与处理数据稀疏性也在项目整体成功中起着关键作用。本工作中，我们报告了 GNN 如何应用于 Shopee 的大规模电商商品检索。我们介绍了在图构建、建模及处理数据偏斜方面简单却新颖且具影响力的技术。具体而言，我们通过将强信号用户行为高精度协同过滤（CF）算法相结合来构建高质量商品图。随后我们开发了名为 LightSAGE 的新 GNN 架构，以生成用于向量搜索的高质量商品嵌入。最后，我们设计了多种策略来处理冷启动与长尾商品，这在广告（ads）系统中至关重要。我们的模型在离线评估、在线 A/B 测试中均带来提升，并已部署至 Shopee 推荐广告系统的主流量。
引用
@article{arxiv.2310.19394,
title = {LightSAGE: Graph Neural Networks for Large Scale Item Retrieval in Shopee's Advertisement Recommendation},
author = {Dang Minh Nguyen and Chenfei Wang and Yan Shen and Yifan Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.19394},
year = {2023}
}