"Graph Embedding在知乎实践中的应用与未来规划"

Graph embedding是一种通过将图中节点映射到低维空间的技术，以便更好地捕捉图结构中节点之间的关系。在知乎这样一个拥有庞大用户数量和复杂关系网络的社区中，利用graph embedding技术来揭示用户之间的关联和兴趣相似性具有重要意义。孙付伟在他的研究中尝试引入更多的用户画像信息作为side information，以增强用户embedding的效果，并探索如何将side information与SDNE（Structural Deep Network Embedding）相结合，以期获得更好的结果。 了解业务背景可以更好地理解图嵌入技术在知乎中的应用。知乎是一个拥有22亿注册用户、3000万问题和13亿回答的知识问答社区。其核心业务是连接人与知识，因此对于知乎来说，理解用户之间的关系是至关重要的。而graph embedding技术正是帮助知乎实现这一目标的重要工具。 在介绍graph embedding技术时，孙付伟以知乎用户关系为例，指出传统的序列embedding方法在面对图结构时往往力不从心，因此需要借助graph embedding技术来对图结构中的节点进行表达。他介绍了利用random walk对图进行采样，以及如何使用skip-gram模型借助Word2Vec思想对序列进行训练，得到每个节点的embedding向量表示。此外，他还提到了一种名为Hierarchical Softmax的方法，以及DeepWalk这一基于random walk思想的图嵌入算法。 总的来说，graph embedding技术的引入为知乎提供了新的见解和可能性，让知乎得以更好地挖掘用户之间的关系，发现潜在的用户兴趣相似性，从而为用户推荐更优质的信息和内容。同时，结合side information和SDNE也为用户embedding的效果带来了新的提升。未来，可以通过进一步完善图嵌入算法和引入更多的用户画像信息，使得知乎的用户画像更加准确，从而更好地为用户提供个性化的服务。 综上所述，孙付伟在他的研究中探索了graph embedding技术在知乎中的应用，并提出一种结合side information和SDNE的方法来增强用户embedding的效果。这不仅为知乎带来了新的发展机遇，也为图嵌入技术的研究和应用提供了宝贵的经验。相信在不久的将来，图嵌入技术将在诸多领域发挥更加重要的作用，为人们的生活和工作带来更多便利和可能性。