GNN在社交推荐中的应用：从图表征到实时推理

"本次分享主要围绕基于GNN的社交推荐算法设计和应用展开，由易玲玲和孙仕杰在2021年的DataFunSummit在线峰会上讲解。内容涵盖了图表征算法的技术演进、GNN在社交推荐中的应用以及GNN在实时训练和在线推理中的挑战，特别是针对新用户冷启动推荐的问题。分享中提到，微信生态系统内，图数据和图算法在各种场景下广泛应用，包括社交图谱、行为图谱和知识图谱的构建，以及在推荐系统和广告定向等任务中的应用。" **一、图表征算法技术演进** 1. **人工提取特征**：早期的图表征方法主要依赖于人工设计的网络科学算法，如节点中心性（degree、k-core、betweenness、closeness等）、共同好友数和好友亲密度计算。这些特征用于好友推荐和游戏推广源等场景，具有简单明了的优点，但缺点是特征定义过程耗时且信息有限。 2. **自动学习特征**：随着Network Embedding技术的发展，如Deepwalk、LINE、Node2vec和Metapath2vec等，可以自动学习图数据的特征，广泛应用于广告定向、文章推荐等项目。自动学习特征减少了人工工作，特征维度更丰富，但存在两阶段学习的局限性，且对异构图处理不够理想。 3. **端对端学习特征**：GNN（图神经网络）的出现克服了上述问题，通过直接在图结构上进行深度学习，实现端到端的学习，结合拓扑特征和节点/边属性，如GCN（图卷积网络）、GAT（图注意力网络）和GraphSage等算法。GNN技术能够更好地融合多种信息，减少特征表示的差距。 **二、GNN在社交推荐中的应用** 1. **社交广告定向系统**：GNN可以帮助在社交网络中定位目标用户，通过分析用户之间的连接关系和属性信息，提高广告的精准度和效果。 2. **新用户冷启动推荐**：对于新用户，GNN可以利用其有限的交互信息，结合社交网络中的其他用户和内容，快速生成有效的推荐，解决冷启动问题。 **三、GNN实时训练和在线推理** 1. **GNN实时训练**：在大规模图数据上进行GNN模型的实时训练是一项挑战，需要高效的并行计算和分布式系统支持，以确保模型更新的及时性。 2. **在线推理**：在保证推荐效率的同时，GNN还需要进行在线推理，处理实时的用户行为和新加入的数据，这对系统的计算能力和响应速度有很高要求。 总结来说，基于GNN的社交推荐算法是近年来图学习领域的重要进展，它通过端到端学习和融合多种信息，极大地提升了推荐系统的性能，特别是在处理复杂社交网络数据时表现突出。然而，实时训练和在线推理的复杂性也是未来研究需要解决的关键问题。