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【GNN】图技术在美团外卖下的场景化应用及探索(更新ing)
学习总结
正文转自美团技术团队,仅供学习和做笔记使用,侵删~
在外卖算法模型迭代中,序列建模也常用,从单场景短期Session建模到多场景用户长期行为兴趣建模,在多个方向上都做出了详尽的探索。序列建模能够在用户历史行为中,充分发掘用户的兴趣偏好,但是由于
用户行为序列本身是“有偏采样”的反馈
:不同用户所处的地理位置、商家供给情况、使用频次等方面存在着较大差异;且高低频用户的点击行为分布差异明显,呈现出高频用户行为丰富聚集、低频用户行为稀疏的特点。
对于高频用户,可能会导致兴趣圈封闭导致模型建模无法跳脱既有的兴趣圈;对于低频用户,由于信息的缺乏导致其兴趣刻画不完整。因此,我们需要具备拓展用户兴趣边界的信息扩展能力、对单点信息的扩充能力;即寻找一种新的数据结构,打破二维线性限制,实现三维立体扩展,基于此种想法,从图的角度来重新思考用户行为建模:
以私域线性行为序列作为兴趣刻画基础,以公域全局互联关系图作为兴趣补充
,建立个体差异性与群体共性的连接。
文章目录
学习总结
一、引言
1.1 问题与挑战
1.2 图技术介绍
二、图技术的场景化探索
2.1 基于特征图的场景特征交叉建模
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原文地址:https://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/126774973
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