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美团技术沙龙第57期:美团知识图谱实践

来源:网络整理 发布时间:2021-09-17 07:05 标签:模型序列个性化
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主题一:基于多模态知识图谱的推荐系统优化

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曹雪智美团技术专家

上海交通大学博士,现负责商品、药品知识图谱的构建及其在搜索场景中的应用。

内容介绍:

为了解决推荐系统中的数据稀疏和冷启动问题,研究人员通过利用有价值的外部知识作为辅助信息,提出了基于知识图谱(KG)的推荐系统。但是,大多数工作都忽略了多模态知识图谱(MMKG)中的各种数据类型(例如,文本和图像)。在本文中,我们提出了多模态知识图注意力网络(MKGAT),以通过利用多模态知识来更好地增强推荐系统。

主题二:用于个性化搜索的图嵌入结构关系表示学习

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顾万利美团算法工程师

大连理工大学硕士,现负责商品搜索相关的算法优化工作。

内容介绍:

提出基于图嵌入的逻辑结构表示学习(GraphLSR)方法,对用户-查询-商品交互中的逻辑连接进行了显式建模,结合三种关键的关联图模式来学习图嵌入,从而更好地实现个性化搜索。

主题三:Query个性化的推荐理由生成

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杨扬美团算法工程师

东南大学硕士毕业电商 知识图谱,现从事预训练语言模型相关工作及其在搜索场景中的应用。

内容介绍:

推荐理由是在搜索结果页和发现页展示给用户进行亮点推荐的一句自然语言文本,可辅助用户决策从而优化垂直搜索场景中的用户体验。现有工作大部分未考虑用户意图,这限制了生成式推荐理由在场景化搜索中的落地。本文提出一种Query感知的推荐理由生成框架,将用户Query信息分别嵌入到生成模型的编码和解码中,根据用户Query不同会自动生成适配不同场景的个性化推荐理由。

主题四:基于互信息最大化的自监督序列化推荐模型

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周昆中国人民大学博士生

中国人民大学一年级博士生,现于美团实习,曾以第一作者身份在KDD,CIKM,EMNLP等会议上发表论文。

内容介绍:

现有的序列推荐模型利用商品预测这一任务来进行模型的参数训练,但是也受限于唯一的训练任务,该类模型很容易受数据稀疏问题影响,导致其并没有充分的建模上下文数据中的潜在关系。为解决以上问题,本文提出了一个新模型S^3-Rec,其基于自注意力网络结构,采用自监督学习策略进行表示学习,进而优化序列化推荐任务。该模型基于四种特殊的自监督任务,采用互信息最大化策略,这些任务分别对属性、商品、自序列和原始序列之间的潜在关系进行学习。本文在六个真实数据集上进行了大量的实验,证明该方法比现有的序列推荐模型的优越性,其中在有限的训练数据场景下该模型依旧能较好的保持较好的表现。

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