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8月28日
19:32
19:32官方账号arXiv cs.LG@Maksim Utushkin, Andrei Ovsiannikov, Alexander D'yakonov
精选73°
该研究提出了一种可扩展的端到端GNN排名系统,专为拥有1.94亿用户和280亿边的大型社交图设计。系统采用多哈希ID嵌入技术,将ID嵌入表大小减少98%以上,同时保持排名质量。通过时间戳排序的CSR存储和二分搜索,将每个节点的时间采样成本从O(deg(v) + k)降至O(log(deg(v)) + k)。在线A/B测试显示,该系统使推荐带来的好友添加量增加16%,独特好友添加者增加11.5%。
论文图神经网络好友推荐多哈希嵌入

推荐理由:Facebook团队开源了大型社交图上的GNN推荐系统,用多哈希和时间采样技术,在保持效果的同时大幅降低计算成本。
原文
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