美团知识图谱在推荐系统中的应用总结
美团知识图谱简介
- 规模：超大规模生活服务领域知识图谱，包含11亿+商品、2亿+店菜、100万个场景标签、70亿累计用户评价和3,000万全球商家数据。
- 目的：通过AI技术赋能商家，改善用户体验。
推荐场景概述
- 特点：领域多样、差异显著、数据稀疏、时空场景复杂。
- 挑战：可解释性需求高、用户兴趣多变、数据量不足、时空场景限制。
知识图谱在推荐中的应用
- 可解释性：通过知识展示、路径召回、推荐理由增强用户体验。
- 领域差异：利用知识图谱进行用户多兴趣建模，解决不同领域的个性化推荐。
- 数据稀疏：采用知识跨域增强方法优化推荐效果，提升冷启动场景下的表现。
关键技术及应用
- 知识增强的用户多兴趣建模：结合神经网络和记忆网络，构建可解释性强的模型，实现更精细的兴趣建模。
- 跨域学习：通过知识图谱跨域推荐方法优化单目标推荐任务，如到餐、外卖、买菜等。
结论与展望
- 业务覆盖：从商品搜索到广告投放，全面应用知识图谱技术。
- 技术创新：持续探索时空推荐、多兴趣建模、跨域学习等前沿技术。
- 团队合作：鼓励团队内外合作，共同推进图学习领域的研究与应用。
- 未来方向：进一步优化推荐算法，提高推荐系统的准确性和用户体验，同时加强知识图谱的实时更新与维护。
总结
美团通过构建超大规模的知识图谱，不仅实现了对生活服务领域海量数据的有效整合与分析，还创新性地将知识图谱应用于推荐系统中，通过增强可解释性、适应多样化领域、解决数据稀疏问题，显著提升了推荐系统的性能和用户体验。未来，美团将继续深化知识图谱在推荐场景的应用，推动更多前沿技术的研究与实践，致力于打造更加智能化、个性化的服务体验。
