美团到店推荐广告异构图召回创新技术大曝光，原来这么好赚钱！

人工智能

2023-02-19 11:03:35

异构图召回：美团到店推荐广告的秘密武器

引言

在当今竞争激烈的数字广告领域，找准目标受众并吸引他们的注意力至关重要。美团到店推荐广告团队不断寻求创新方法，以提供更个性化、更具吸引力的广告体验。异构图召回技术就是我们成功策略的核心。

什么是异构图召回？

异构图召回是一种人工智能技术，它允许我们在异构图上执行节点召回任务。异构图是一种数据结构，它包含多种类型的节点和边，代表实体及其之间的关系。在美团到店的场景中，异构图可以表示用户、商户、商品和交易之间的关系。

异构图召回的挑战

异构图召回面临着独特的挑战：

数据稀疏： 异构图通常非常稀疏，这意味着大多数节点之间没有直接连接。这使得召回相关的广告非常困难。
数据异构： 异构图中的节点和边具有不同的类型，具有不同的语义。这增加了召回任务的复杂性。
实时性： 美团到店推荐广告系统需要实时展示广告，这意味着召回任务必须具有很高的实时性。

美团到店的异构图召回模型

为了应对这些挑战，美团到店的工程师团队开发了一个创新的异构图召回模型。该模型具有以下特点：

异构图结构感知： 该模型利用异构图的结构来进行召回。它通过异构图上的随机游走来生成用户可能感兴趣的广告。
异构图节点语义感知： 该模型通过学习异构图中节点的特征来感知节点的语义。这使它能够对节点的潜在关联进行更准确的判断。
实时性： 该模型利用并行计算和缓存技术来提高召回任务的实时性。

异构图召回模型的优势

美团到店的异构图召回模型已经在我们的推荐广告系统中成功部署，带来了以下优势：

线上收入提升： 该模型将线上收入提升了 10% 以上。
用户体验改善： 通过展示更相关性高的广告，该模型改善了用户体验。
系统稳定性提升： 该模型提高了系统的稳定性，确保了更高的可用性。

代码示例

下面是一个使用 Python 实现的异构图召回模型的代码示例：

import networkx as nx

def heterogeneous_graph_recall(graph, source_node, num_neighbors):
  """执行异构图召回任务。

  参数：
    graph: 异构图。
    source_node: 源节点。
    num_neighbors: 要召回的邻居数。

  返回：
    召回的邻居列表。
  """

  # 进行随机游走
  neighbors = []
  for _ in range(num_neighbors):
    neighbor = random.choice(list(graph.neighbors(source_node)))
    neighbors.append(neighbor)

  # 返回召回的邻居
  return neighbors