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百亿大规模图在广告场景的应用

本文通过搜索推荐项目进行外卖搜索广告弱供给填充,提高流量变现效率。我们提出外卖多场景异构大图、异构大图在线建模技术演进路线,解决外卖搜索推荐业务多渠道、即时化的挑战。相关成果发表CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET,满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。 1 引言 美团外卖在线服务正成为日常生活中必不可少的服务,其中召回作为外卖广告系统的第一个环节,主要承担着从海量商品中寻找优质候选的角色。相比于业界召回系统,外卖场景召回阶段存在LBS限制,因此外卖搜索广告[1]提出供给分层的自循环召回体系:无供给区域,实现流量运营联动提升流量召回上限;高供给区域,通过关键词、向量召回提升召回效率;弱供给区域,通过搜索推荐进行弱供给填充,提高候选效率。搜索推荐目标是解决用户搜索意图不明确、供给受限制的流量下,从满足用户需求的角度出发进行的用户->供给匹配,提高弱供给流量变现效率、用户搜索效率。 1.1 外卖广告搜索推荐业务及挑战介绍 用户进入外卖场景,整体浏览路径为推荐页、搜索页,进入搜索页之后整体浏览路径为搜索前导购渠道、搜索SUG渠道、...

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