Pinterest推出基於深度學習的PinSage以增強其推薦系統

編譯：chux

出品：ATYUN訂閱號

來自Pinterest的開發人員以及斯坦福大學的研究人員合作推出PinSage，這是一種基於深度學習的高級推薦框架，用於社交網路中的廣告和購物推薦。

「隨著使用Pinterest的月活躍用戶數超過2億，圖像保存數量也越來越多，我們必須不斷建立新技術，不僅要跟上，還要提出更明智的建議，」Pinterest工程師Ruining He在一篇博文中表示。

該框架使用圖形卷積網路（GCN）來學習Web尺度圖中的引腳或節點。每個引腳與圖像和一組文本注釋相關聯，例如標題和描述。

團隊使用英偉達 Tesla GPU的和cuDNN -accelerated TensorFlow深度學習框架，用大約18TB位元組的數據，或曲線圖上75億例子圖表訓練卷積網路，30億個節點代表畫板和Pin。

團隊表示，「Pin的嵌入對於各種任務來說都是必不可少的，比如像廣告這樣的動態Pin，以及購物分類、集群，甚至是重新運行。這些任務對於我們的關鍵服務是至關重要的，比如相關的Pin、搜索、購物和廣告。」

該框架有可能增強產品挖掘的後端並為購物的未來提供動力。總之，該工作分析了比標準深度學習模型更多的信息。

Pinterest工程師說，「我們的模型依賴於此圖形信息來提供上下文，並允許我們消除（視覺上）相似但在語義上不同的Pins的歧義。據我們所知，這是迄今為止最大的深度圖嵌入應用，並為基於圖卷積結構的新一代網路級推薦系統鋪平了道路。」

這項工作的成果最近在ArXiv上發布，並將於本周在倫敦舉行的SIGKDD知識發現和數據挖掘國際會議上發布。

論文：arxiv.org/pdf/1806.01973.pdf

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