eBay 多模态与 GNN 商品嵌入技术：提升推荐系统效能与用户体验

eBay正在通过利用图神经网络（GNN）和多模态产品嵌入技术彻底改变其推荐系统。这种先进的方法结合了文本和图像数据，解决了推荐系统中常见的稀疏数据和冷启动问题。eBay的系统包括一个独特的模块，用于检测产品图像和标题之间的不匹配，确保推荐的准确性。使用GNN可以对用户-物品和用户-用户关系进行复杂的聚合，显著提高用户转化率和参与度。这个系统的工程设计非常强大，包括实时处理、批量更新和Faiss KNN搜索算法，以提高效率。这一创新是算法工程师和产品经理之间协作的成果，突显了团队合作在技术进步中的重要性。eBay的方法针对其市场特点，考虑了用户-物品交互的独特特征和稀疏性。对于那些对尖端推荐系统及其对电子商务用户体验的影响感兴趣的人来说，eBay的多模态和GNN嵌入技术代表了值得探索的重大发展。- eBay使用多模态与图神经网络（GNN）商品嵌入技术来提升推荐系统效能与用户体验。 - eBay的推荐系统面临的痛点包括网络市集的特殊性、单一模态的局限性和全球用户的购买习惯。 - 为了解决这些问题，eBay整合了商品的多模态信息，开发了高性能的召回模块，并引入了图文不匹配检测模块。 - 多模态商品嵌入方案使用孪生双塔模型和三元损失函数与TransH模块进行优化。 - GNN召回模型使用用户和商品之间的行为交互图进行训练，采用GraphSage和GAT进行聚合。 - eBay的多模态与GNN商品嵌入技术已经全面部署，并取得了显著的增长和改善。 - eBay计划打造一个创新的AI设计师，利用多模态大模型和电商平台的竞争优势为用户提供个性化的设计方案。 - 技术的进步需要与产品决策相结合，算法工程师与产品经理的紧密合作是创新的关键。 - eBay与其他大厂在推荐系统的模型架构和特征选取上有所不同，主要是因为市场特点和数据稀疏性的考虑。 - eBay的用户和商品的计算是离线和实时结合的，通过批处理和实时流任务更新用户和商品的embedding。 - eBay的多模态与GNN商品嵌入技术在召回、精排和重排等环节都取得了良好的效果。