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轻量级端到端电子商务搜索 CTR 预测的图兴趣网络
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种基于图形学习和深度学习的点击率（CTR）预测模型，包括图形意图网络（GIN）、双图增强嵌入（DG-ENN）和深度兴趣演化网络（DIEN）。这些模型通过捕捉用户行为和兴趣演变，显著提升了电子商务平台的CTR预测性能，解决了用户意图和行为稀疏问题。
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关键要点
- 提出了一种基于图形意图网络 (GIN) 的策略，解决用户意图和行为稀疏问题。
- GIN 方法通过图扩散和商品共现关系丰富用户行为，缓解弱泛化问题，在线实验中显著提高了 CTR。
- 提出了双图增强嵌入 (DG-ENN) 模型，解决稀疏特征情况下的性能降低问题，已在实际工业数据集上验证。
- 基于三角形图的用户兴趣推荐框架 TGIN，通过提取邻近点击物品的三角形图模式，扩大用户兴趣探索机会，提高 CTR 预测准确性。
- 深度兴趣演化网络 (DIEN) 通过兴趣提取器层和兴趣演变层捕捉时间性兴趣，显著提高 CTR 预测性能。
- 深度上下文兴趣网络 (DCIN) 强调上下文信息对用户行为建模的重要性，在线广告系统中部署后提升了 1.5% 的 CTR。
- 层次兴趣融合网络 (HIFN) 有效提取和融合用户的短期和长期兴趣，提高个性化产品搜索中的点击率预测效果。
❓
延伸问答
图形意图网络 (GIN) 是什么？
图形意图网络 (GIN) 是一种通过图扩散和商品共现关系来丰富用户行为的策略，旨在解决用户意图和行为稀疏问题。
双图增强嵌入 (DG-ENN) 模型的主要优势是什么？
双图增强嵌入 (DG-ENN) 模型通过两个策略解决稀疏特征情况下的性能降低问题，并已在实际工业数据集上得到验证。
深度兴趣演化网络 (DIEN) 如何提高CTR预测性能？
深度兴趣演化网络 (DIEN) 通过兴趣提取器层和兴趣演变层捕捉用户的时间性兴趣，从而显著提高CTR预测性能。
层次兴趣融合网络 (HIFN) 是如何工作的？
层次兴趣融合网络 (HIFN) 通过提取和融合用户的短期和长期兴趣，利用多个基本模块来提高个性化产品搜索中的点击率预测效果。
三角形图用户兴趣推荐框架 TGIN 的作用是什么？
三角形图用户兴趣推荐框架 TGIN 通过提取邻近点击物品的三角形图模式，扩大用户兴趣探索机会，提高CTR预测准确性。
深度上下文兴趣网络 (DCIN) 的重要性是什么？
深度上下文兴趣网络 (DCIN) 强调上下文信息对用户行为建模的重要性，并在在线广告系统中显著提升了CTR。
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