跨域多图神经网络学习有效表示

本文主要探讨了在大规模物品嵌入学习中解决数据稀疏性问题的一种创新方法，即通过跨域多图神经网络（Multi-Graph Neural Networks, MGNN）。随着推荐系统、搜索排名和在线广告等现实世界问题对有效嵌入表示的需求增加，传统的单域用户行为数据往往不足以支持深度学习，因为用户的个人历史行为数据常常匮乏或不足。 在实际场景中，用户对同一物品的行为可能反映出他们在不同领域的兴趣和偏好是相关的。作者意识到，利用来自相关领域的互补信息可以显著提高用户行为的完整性，从而缓解数据稀疏性问题。因此，他们提出了一种策略，即构建一个跨域图模型来整合不同领域之间的用户行为关联。 图神经网络（GNN）作为一种强大的表示学习工具，能够捕捉节点（在这里是物品或用户）之间的复杂关系。然而，将跨域信息有效地集成到GNN模型中是一项挑战。在本文中，作者设计了一种MGNN架构，它能够在不同领域之间共享和迁移知识，使得每个领域都能从中受益，从而生成更全面和准确的用户行为表示。 MGNN的工作流程可能包括以下几个关键步骤： 1. 数据预处理：收集并整合来自多个相关领域的用户行为数据，形成一个多图结构，其中每个图代表一个特定领域。 2. 跨域图构建：通过边连接相似或相关的物品，使得信息可以在不同图之间流动。 3. 图神经网络模块：在每一张图上应用GNN，更新节点（物品）的嵌入表示，同时考虑到跨图的交互。 4. 知识转移：通过共享和聚合各领域间的节点表示，使得模型能捕捉到跨域的关联性。 5. 同化与融合：将各个领域的表示进行整合，生成最终的用户行为嵌入，以反映其在多个领域的兴趣和行为模式。 通过这种方法，学习到的跨域用户行为嵌入不仅可以提升单个领域的推荐效果，还可以在面临数据稀疏的情况下提供更全面的用户画像，从而改进整体的个性化服务。本文的研究成果对于解决大规模在线系统中的数据挑战具有重要意义，有望推动相关领域的进一步研究和发展。