图模型驱动的信息流推荐：原理、实践与应用案例

"【推荐系统应用案例】图模型在信息流推荐的原理和实践.pdf》是一篇深度探讨图模型在现代信息技术领域的专业论文，由一点资讯的资深算法研发工程师郭沛东撰写，于2021年的DataFunTalk会议上分享。该文章主要关注图模型在信息流推荐中的实际应用和理论探讨。 首先，图模型作为一个重要的数据结构，被定义为一组由节点（V）和边（E）组成的集合，其中节点代表用户、商品、社交关系等实体，边则表示它们之间的关系，如用户对商品的点击、社交网络连接等。图模型支持多种任务类型，包括节点预测（预测用户的兴趣）、边预测（预测用户与商品的关系）、以及子图预测（预测用户行为的整体模式）。这些应用广泛，涵盖了商业推荐、社交好友推荐、反欺诈等多个领域。 在信息流推荐的具体业务中，图模型被用于解决召回问题，即从海量信息中筛选出与用户兴趣最匹配的内容。其挑战主要包括处理大量文章、在有限计算时间内实现高效相关性建模，以及适应新文章和用户不断加入的情况。常用的推荐算法，如ItemCF、UserCF、Fm、DSSM、YoutubeDNN和DeepMatch，都被用来作为基础，而图嵌入技术如Deepwalk和LINE则提供了更深层次的节点表示学习，通过模拟随机游走或捕捉节点间的一阶和二阶相似性来优化推荐效果。 文章深入剖析了图模型在实际应用中的构图，明确了节点（用户和商品）、边（行为关系）以及特征（如用户群体、文章类别、标签等）的重要性。边的权重设计，如时间差、互动频率等，对推荐准确度有直接影响。采样放缩技术则被用来优化大规模图数据的处理效率。 Deepwalk利用随机游走生成上下文和目标节点的向量表示，适用于用户到物品再到物品（u2i2i）和用户到用户（u2u2i）的推荐场景。而LINE算法则结合一阶和二阶邻接关系，进一步提升推荐系统的精确性和多样性。 这篇论文不仅介绍了图模型的基本概念，还提供了实际应用中的策略和技巧，对于理解和优化信息流推荐系统具有很高的参考价值，特别是在面对复杂网络结构和实时推荐需求的现代推荐场景中。"