周期图神经网络

多尺度周期建模

将用户行为的周期模式与特征交互联合建模,提升动态环境下的点击率预测效果。

Zhai, Panyu · 杨彦武 · 张淳杰

ACM Transactions on Information Systems 2025

参数信息

AUC
0.01–0.02
Logloss
0.01–0.02

技术优势

挖掘行为周期

周期图表示学习从用户与广告交互的动态图中捕捉多尺度周期模式,提高时序依赖建模能力。

融合特征交互

基于特征图的插值图卷积注意力机制实现领域感知的特征交互,无需手工特征工程。

性能全面领先

在三个公开数据集上,AUC 和 Logloss 均优于最强基线 0.01–0.02,验证了模型的泛化能力。

应用场景