图推荐算法解决E&E新用户与新内容挑战

“图推荐算法在EE上的应用（29页）.pdf，由第四范式（北京）技术有限公司制作，版权2018-2019年归属4Paradigm。该文档主要探讨了图推荐算法在电子工程（E&E）领域的应用，包括背景介绍、相关工作、实践案例以及可能的发展方向。” 在电子工程领域，推荐系统面临两大挑战：新用户和新内容的问题。新用户往往没有历史行为数据，使得获取有效的用户特征变得困难，同时，由于第三方信息获取的成本高且覆盖面有限，导致对用户的理解不足。新内容则因为缺乏用户反馈和足够的曝光，其真实价值难以评估，长尾内容更难以进入推荐列表。 协同过滤（CF）是一种经典的图模型，常用于“以物推物”的item-based CF，通过离线计算物品之间的相似度，构建有向图，并在推荐时快速定位种子内容。然而，这种方法存在一定的局限性，如可能导致偏热推荐，即过度关注热门内容，忽视长尾内容，同时可能存在内部环路问题，即某些内容互相成为彼此的近邻。 为了增强图推荐算法的泛化能力，引入了知识图谱和node2vec技术。知识图谱可以提供更丰富的上下文信息，而node2vec是一种在图上学习节点表示的方法，它结合了深度学习和随机游走，可以捕获节点的结构性信息，从而提高推荐的多样性和准确性。 此外，word2vec作为一种将序列向量化的方法，通过浅层神经网络处理有效行为序列，快速生成item2vec召回模型。相比于协同过滤，word2vec能够保留时间序列信息，增加内容覆盖率，但可能会稍微降低相关性。特征表达上，word2vec有两种常见结构：CBow和Skip-Gram，而加速训练策略则包括Huffman树和negative sampling。 图推荐算法在电子工程中的应用旨在解决用户行为数据稀疏和内容推荐多样性的问题，通过融合多种技术和方法，如协同过滤、知识图谱、node2vec和word2vec，来提升推荐系统的性能和用户体验。这些技术的发展和改进将继续推动电子工程领域推荐系统的研究和实践。