Rekommenderar system (RS) har varit den viktigaste tekniken för att öka verksamheten i Taobao, den största online konsument-till-konsument (C2C) plattform i Kina. Det finns tre stora utmaningar som RS står inför i Taobao: skalbarhet, sparsamhet och kallstart. I detta dokument presenterar vi våra tekniska lösningar för att ta itu med dessa tre utmaningar. Metoderna är baserade på en välkänd graf inbäddande ram. Vi bygger först ett objekt diagram från användares beteende historia, och lära sig inbäddningar av alla objekt i grafen. Posten inbäddningar används för att beräkna parvisa likheter mellan alla poster, som sedan används i rekommendationsprocessen. För att lindra problemen med gleshet och kallstart inkorporeras sidoinformation i grafens ram. Vi föreslår två aggregeringsmetoder för att integrera inbäddningar av objekt och motsvarande sidoinformation. Experimentella resultat från offline-experiment visar att metoder som innehåller sidoinformation är överlägsna dem som inte gör det. Vidare beskriver vi den plattform på vilken inbäddningsmetoderna används och arbetsflödet för att bearbeta miljarderskaliga data i Taobao. Med hjälp av A/B test, visar vi att online Click-Through-Rates (CTR) förbättras jämfört med de tidigare samarbetande filtrering baserade metoder som används i Taobao, ytterligare visa effektiviteten och genomförbarheten av våra föreslagna metoder i Taobaos levande produktionsmiljö.
Wang m.fl. REF föreslår att man konstruerar ett objektdiagram från användarnas beteendehistorik och sedan tillämpar den toppmoderna grafen inbäddningsmetoder för att lära sig inbäddning av varje objekt.
Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}