Euler问世！国内首个工业级的图深度学习开源框架

如 1.2 节所述，除了 LINE 算法以外，我们实现的算法可以分为随机游走与邻人汇聚两大类算法。有关外部算法的具体信息，请拜见 1.2 节提供的论文链接。下面我们具体先容内部的三个创新算法，相干论文的链接我们会在 github 上给出。

• Scalable-GCN

它是一种高效的 GCN 逊?с法。GCN 以及更一样平常的 Graph Neural Network (GNN)类的要领因为能有用的提取图布局信息，在很多使命上均取得了高出以往要领的结果。可是 GCN 的模子会引入庞大的计较劲，导致模子的实习时刻不行接管。Scalable-GCN 在担保优越结果的条件下，把 mini-batch GCN 的计较伟大度从层数的指数函数压到线性。这使得在阿里妈妈的海量数据下应用三层 GCN 成为也许，告白匹配的结果得到了明显晋升。

• LsHNE

LsHNE 是我们团结阿里妈妈搜刮告白场景创新地提出一种无监视的大局限异构收集 embedding 进修要领。区别于 DeepWalk 类算法，LsHNE 的特点包罗：a) 回收深度神经收集进修表达，可以有用融合 Attribute 信息；b)思量 embedding 暗示的间隔敏感需求，提出两个负采样原则：漫衍同等性原则和弱相干性原则；c)支持异构收集。

• LasGNN

LasGNN 是一种半监视的大局限异构图卷积神经收集进修要领， 它有用融合了图布局常识信息和海量用户举动信息，大幅晋升了模子精度，是家产界告白场景下初次应用半监视图要领。该要领有多处创新，譬喻将 metapath 的头脑应用于图卷积收集中，并提出了 metapathGCN 模子，有用办理了异构收集的卷积题目；提出了 metapathSAGE 模子，在模子中我们计划高效的邻人采样的要领，使得大局限的多层邻人卷积成为也许。

3.   应用实例

Euler 平台已经在阿里妈妈搜刮告白的多个场景下普及适用，并取得了精彩的营业结果，譬喻检索匹配场景、CTR 预估场景、营销器材场景和反作弊场景等。我们以匹配场景的为例来看下 Euler 的应用。

告白匹配的使命是给定用户搜刮哀求，匹配模块通过领略用户意图，快速精确地从海量告白中找到高质量的小局限候选告白集，运送给下流的排序模块举办排序。

我们起首行使一些传统的发掘算法，从用户举动日记、内容属性等维度发掘出 Query (查询词)， Item (商品)和 Ad (告白)的多种相关，然后操作 Euler 平台的 LsHNE 要领进修图中节点的 embedding，这里节点 embedding 后的空间间隔刻画了原本图中的相关，对付在线过来的哀求通过计较用户查询词向量、前置举动中节点向量和告白节点向量之间的间隔举办高效的向量化最近邻检索，可以快速匹配到切实用户意图的告白。图 2 展示了 LsHNE 要领的离线和在线流程。详细图 3 展示了样本结构和收集布局表示。

Figure2 DeepMatch 召回框架

Figure 3 离线实习流程

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（编辑：湖南网）

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