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百亿大规模图在广告场景的应用

本文通过搜索推荐项目进行外卖搜索广告弱供给填充,提高流量变现效率。我们提出外卖多场景异构大图、异构大图在线建模技术演进路线,解决外卖搜索推荐业务多渠道、即时化的挑战。相关成果发表CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET,满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。

该文章介绍了基于大规模图框架的外卖广告应用,通过多场景异构大图建模解决了搜索推荐业务中的挑战,同时介绍了GraphET引擎的训练和推理框架建设。未来研究方向包括通用Graph模型建设、领域大图构建和加速图引擎以及更大规模图的在线推理框架。

GraphET引擎 外卖广告 多场景异构大图建模 大规模图框架 搜索推荐业务

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