图神经网络及其在电商的应用-石川pptx.pdf

1、图图神经网络及其在神经网络及其在电商电商大数据大数据中中的应用的应用 2009 BUPT TSEG 23智能金融智能金融技术进步推动金融行业由信息化向智能化方向演进，衍生了智能金融技术进步推动金融行业由信息化向智能化方向演进，衍生了智能金融电子商务市场飞速发展，是智能金融的重要应用场景电子商务市场飞速发展，是智能金融的重要应用场景2019年中国电子商务交易额达34.8134.81万亿元万亿元，其中网上零售额10.6310.63万亿万亿元元，同比增长16.5%16.5%。中国网络零售市场交易规模中国网络零售市场交易规模(亿元亿元)4月活用户超月活用户超十亿十亿每日交互超每日交互超万亿万亿点类型点

2、类型：用户、商品、店铺：用户、商品、店铺 边类型边类型：登录、收藏、购买：登录、收藏、购买 真实场景真实场景：千类节点千类节点、万类边万类边对象属性对象属性：特征、描述、图片、视频：特征、描述、图片、视频 关系属性关系属性：类型、标签、时序、评论：类型、标签、时序、评论 结构化、非结构化、多模态信息并存结构化、非结构化、多模态信息并存节点日增节点日增10%10%，边日增，边日增15%15%涌现演化涌现演化现象频出现象频出动态、属性、异质图动态、属性、异质图电商应用产生复杂关联大数据电商应用产生复杂关联大数据电商大数据的特点电商大数据的特点5?个性化推荐个性化推荐金融风控金融风控A AB BC

3、CA AB BC C？D DE ED DE EC C？异质图建模的优越性异质图建模的优越性6知识图谱知识图谱 异质异质关联泛在关联泛在，建模真实世界，建模真实世界 多样多样信息融合信息融合，包含，包含丰富语义丰富语义优势优势=?,?=?,?静态、拓扑、同质图静态、拓扑、同质图动态、属性、异质图动态、属性、异质图药物作用网络药物作用网络恐怖组织恐怖组织网络网络异质图异质图有望成为解决有望成为解决大数据多样性大数据多样性的有力工具的有力工具社交网络社交网络异质图建模的意义异质图建模的意义7异质图的基本概念异质图的基本概念异质图由不同类型的节点或边构成的图网络模式网络的元层次描述元路径连接两个节点类

4、型的关系序列包含丰富的语义信息(a)网络实例(b)网络模式(c)元路径电影推荐系统的异质网络8异质图的发展异质图的发展异质图已经被广泛应用于数据挖掘领域Chuan Shi,Yitong Li,Jiawei Zhang,Yizhou Sun,Philip S.Yu.A survey on Heterogeneous Information Network Analysis.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,29(1),17-37,2017.Chuan Shi,Philip S.Yu.Heterogeneous Informat

5、ion Network Analysis and Applications.Springer,2017 9图的表示学习图的表示学习表示学习图表示学习将网络中的节点嵌入到低维向量空间易于并行可应用经典机器学习算法原始数据表示学习机器学习系统节点分类链接预测社团检测网络进化生成嵌入10图表示学习图表示学习图表示学习浅层模型基于因子分解的方法例如拉普拉斯特征映射基于随机游走的方法例如DeepWalk深层模型针对图应用深度神经网络的方法基于自动编码机的方法例如DNGR，SDNE基于图神经网络的方法例如GCN，GATDeepWalkDeepWalkWord2vecWord2vec11异质图的表示学习异质

6、图的表示学习静态、拓扑、同质图动态、属性、异质图动机异质性无处不在减少信息损失 建模丰富的语义信息 挑战如何建模异质性如何融合异质信息如何捕捉丰富的语义信息12模型浅层模型：HERec，MCRec深层模型：HAN，NSHE应用HACUD MEIRecHGSRec SIAN THIGE FlowScope总结大纲大纲13HERec基本思想利用元路径抽取异质图中的多个同质图通过融合函数对不同同质图的表示学习结果进行融合Chuan Shi,Binbin Hu,Wayne Xin Zhao,Philip S.Yu.Heterogeneous Information Network Embedding