针对上述问题,作者提出了Graph Meta Embedding(GME)模型,它同时利用到了新广告和旧广告的信息,该模型通过图神经网络和元学习快速为新广告生成一个较为理想的embedding。 回到顶部(go to top) 方法 GME主要包含两部分: 1.embedding生成(EG),生成广告的embedding。 2.图注意力网络(GAT),自适应提取出有效信息。 作者...
文献[2]设计了一种增量式的图嵌入方法,作者称之为ICMEN,即Incremental Convex Meta Embedding for Nodes。该算法分别为每个时刻的图生成节点的向量表示,并采用线性求和的方式生成新时刻的节点嵌入向量。算法主要思想如下: 图3 ICMEN算法示意图 Goyal在18年初发表了DynGEM模型[3],该模型基础是SDNE嵌入算法,同时也是将动...
六、Metapath2Vec 前面介绍的都是基于同构图的graph embedding方法,直接用于异构网络效果不好,因此,Metapath2Vec方法[7]被提出并用于学习异构图节点的embedding表示。 metapath2vec算法仍然采用了随机游走+skipGram的方案,只是在随机游走的阶段做了改进。如下图所示,左边是一个异构图(图上有作者、论文、会议、单位等...
Meta 内部先前已经在用 FX 来优化生产模型 (production model) 的训练吞吐量 (training throughput)。本文将通过介绍 Meta 开发的基于 FX 的优化,来展示利用图结构转换 (graph transformation) 优化 PyTorch 部署模型性能的方法。 二、背景 embedding table 广泛存在于推荐系统中,本节将介绍 FX 和 embedding table 的...
Meta 内部先前已经在用 FX 来优化生产模型 (production model) 的训练吞吐量 (training throughput)。本文将通过介绍 Meta 开发的基于 FX 的优化,来展示利用图结构转换 (graph transformation) 优化 PyTorch 部署模型性能的方法 二、背景 embedding table 广泛存在于推荐系统中,本节将介绍 FX 和 embedding table 的背...
基于meta-path的异质网络Embedding-metapath2vec skip-gram模型求解节点的网络表示。DeepWalk是同质网络中的表示学习方法,并不能直接应用到异质网络。比如:并不能解决多种类型节点的“word-context”对的问题,异质网络中的random walk问题。 本文提出了两种模型,metapath2vec和metapath2vec++。模型框架如下图所示: Hete...
Graph Meta Embedding (GME) models for generating initial ID embeddings for cold-start ads in CTR/CVR prediction. If you use this code, please cite the following paper: Learning Graph Meta Embeddings for Cold-Start Ads in Click-Through Rate Prediction. In SIGIR, ACM, 2021. ...
由阿里巴巴优酷的广告团队出品,学习图的元embedding解决冷启动问题,主要场景是广告CTR的提升。提到CTR的模型发展很迅速,但是对新的item id的cold-start问题解决方案仍然很有限,文中的GME(Graph Meta Embedding)模型可以快速的学习如何对新的id生成初始embedding,在基于GNN和元学习的方案下。与其他相比,GME兼顾2个信息源...
如图所示为GME-P的示意图,GME-P利用新商品的属性和预训练得到的邻居旧商品的id embedding来得到冷启动新商品的id embedding。首先利用新商品的属性来生成一个基础的id embeddingg_0,然后利用这些邻居embedding\{p_i\}的有用信息来细化基础id embeddingr_0。 2.4.1 ID Embedding Generation 这部分利用新商品相关的...
To tackle the above problems, this paper proposes an Attentive Meta-graph Embedding approach for item Recommendation, called AMERec, in HINs. Firstly, we prioritize those highly similar pairwise features in the selection of meta-graph instances. Secondly, we differentiate each node in the meta-...