Nya framsteg i djupa neurala nätverk för grafstrukturerade data har lett till state-of-the-art prestanda på rekommendationssystem riktmärken. Men att göra dessa metoder praktiska och skalbara till webscale rekommendation uppgifter med miljarder objekt och hundratals miljoner användare är fortfarande en utmaning. Här beskriver vi en storskalig djuprekommendationsmotor som vi utvecklade och använde på Pinterest. Vi utvecklar en dataeffektiv Graph Convolutional Network (GCN) algoritm PinSage, som kombinerar effektiva slumpmässiga promenader och grafkonvolutioner för att generera inbäddningar av noder (dvs. objekt) som innehåller både grafstruktur samt nodfunktionsinformation. Jämfört med tidigare GCN-strategier utvecklar vi en ny metod baserad på högeffektiva slumpmässiga promenader för att strukturera konvolutionerna och utforma en ny utbildningsstrategi som bygger på hårdare och hårdare utbildningsexempel för att förbättra modellens robusthet och konvergens. Vi distribuerar PinSage på Pinterest och utbildar det på 7,5 miljarder exempel på en graf med 3 miljarder noder som representerar stift och brädor, och 18 miljarder kanter. Enligt offline-mått, användarstudier och A/B-tester genererar PinSage rekommendationer av högre kvalitet än jämförbara djupinlärningsalternativ och grafbaserade alternativ. Enligt vår kunskap är detta den största tillämpningen av djup graf inbäddningar hittills och banar väg för en ny generation av web-scale recommender system baserade på graf convolutional arkitekturer.
PinSage REF ) kombinerade effektiva slumpmässiga promenader och graf konvolutioner för att generera inbäddningar av noder.
Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}