腾讯大数据工程师分享：Angel图神经网络在推荐系统的应用

"该资源是腾讯大数据高级算法工程师孙瑞鸿关于Angel图神经网络在推荐场景实践的分享，涵盖了背景介绍、图神经网络的基本概念、Angel图神经网络框架以及在推荐系统中的具体应用案例。" 在当今信息化社会，数据呈现出多样化和复杂化的趋势，其中包含了各种各样的网络结构，如社交网络、移动支付网络、通信网络和电商购物网络等。这些网络数据中蕴含了丰富的关系和信息，为推荐系统提供了新的研究方向。图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）作为一种处理不规则数据的强大工具，正逐渐在推荐领域崭露头角。 图神经网络不同于传统的图挖掘方法，如计算节点的度、Diameter、PageRank或Closeness等指标，以及社区发现和标签传播算法。GNN更注重网络的拓扑结构和节点的属性特征，通过聚合邻居特征并融合自身特征进行学习。这种方法在实际应用中已取得显著成效，例如在黑产预警上提高了100%的覆盖率，在异常检测上提升了10%，而在推荐场景下则实现了2%的点击率提升。 Angel是腾讯开源的大规模机器学习平台，其图神经网络框架支持多种不同的GNN算法，如GraphSAGE、Supervised/Unsupervised、Isomorphism/Heterogeneous、Relational-GCN (R-GCN)、DeepGraphInfomax (DGI)、Graph Attention Network (GAT)以及EdgePropagationGCN (EdgeProp-GCN)等。其中，GraphSAGE采用了一阶和二阶采样策略，能够在大型图上进行有效的无监督或监督学习。 GraphSAGE的核心思想是通过采样邻居节点来近似节点的局部结构，这既降低了计算复杂度，又保持了图的结构信息。一阶采样仅考虑直接相邻的节点，而二阶采样则会考虑更远的邻接关系，例如通过二阶子图来捕获更复杂的依赖关系。 Angel图神经网络框架为推荐系统提供了强大的工具，能够有效地挖掘和利用复杂网络中的关系信息，从而提高推荐的准确性和效率。在社交推荐、用户画像构建、广告推荐等方面，GNN都能发挥重要作用，为用户提供更加个性化和精准的推荐内容。