图神经网络驱动广告投放：百亿级大图实战案例分享

在当今的数字广告领域，如何精准地找到目标用户并高效地投放广告，是各大平台面临的核心挑战。传统的机器学习模型往往依赖于孤立的用户特征，难以捕捉用户之间、用户与广告之间复杂的潜在关联。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的出现，为解决这一难题提供了全新的视角。本文将分享一个在百亿级规模图上应用GNN技术优化广告投放的真实案例。

传统广告投放的瓶颈

在引入图神经网络之前，我们的广告系统主要依赖于逻辑回归、梯度提升决策树等模型。这些模型虽然成熟，但存在明显局限：

• 特征孤立：模型将用户、广告、上下文环境视为独立的特征向量，忽略了它们之间丰富的交互关系。
• 冷启动难题：对于新用户或新广告，由于缺乏历史行为数据，模型难以做出准确的预测。
• 关系信息缺失：无法有效利用“相似用户喜欢同一广告”、“同一用户在不同场景下行为不同”这类高阶关联信息。

这些瓶颈限制了广告投放效果的进一步提升，促使我们探索更先进的建模技术。

图神经网络：广告投放的新引擎

图神经网络是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。它将图中的节点和边作为输入，通过消息传递机制聚合邻居信息，从而学习到节点和整个图的强大表示。

“在图神经网络看来，整个广告生态系统就是一张巨大的图。用户、广告、搜索词、商家等都是图中的节点，而点击、购买、浏览等行为则是连接这些节点的边。” —— 项目核心算法工程师

将GNN应用于广告投放，其核心优势在于：

• 关系建模：显式地学习用户与广告、用户与用户之间的复杂关联。
• 高阶信号捕获：不仅考虑直接相连的邻居，还能捕捉多跳之外的间接影响。
• 归纳式学习：训练好的模型能够泛化到未见过的节点，有效缓解冷启动问题。

构建百亿级广告大图

理论很美好，但将GNN应用于工业级广告系统，首要挑战就是处理海量数据。我们构建的广告图规模达到了百亿节点和万亿边级别。

图的节点类型包括：

边的关系则涵盖了点击、转化、曝光、共现等多种用户行为。为了高效存储和查询如此大规模的图数据，我们采用了分布式图数据库与分区策略。

模型架构与训练挑战

我们设计了一个基于异构图Transformer的GNN模型。该模型针对不同类型的节点和边进行了差异化建模：

• 异构图注意力层：计算节点间注意力权重时，考虑了节点和边的类型。
• 多跳邻居采样：由于图规模巨大，无法进行全图训练，我们采用了高效的随机游走采样策略来构建计算子图。
• 负采样优化：针对点击率预测任务，设计了高效的硬负样本采样策略，提升模型区分度。

在训练过程中，我们遇到了内存爆炸、梯度消失等挑战。通过引入梯度裁剪、分层归一化以及模型并行等技术，最终实现了模型的稳定训练。

线上部署与性能优化

将训练好的GNN模型部署到线上推理服务是另一个关键环节。GNN的推理依赖邻居信息，这给低延迟服务带来了巨大挑战。我们的解决方案是：

• 节点Embedding预计算：对于变化频率较低的节点（如广告静态特征），提前计算其Embedding并缓存。

实时子图构建：对于请求中的目标用户，在线动态地采样并构建一个轻量的局部子图。

• 模型蒸馏：将复杂GNN模型的知识蒸馏到一个更轻量的模型中，用于首轮粗排，平衡效果与性能。

经过优化，我们的线上服务P99延迟成功控制在100毫秒以内，满足了广告竞价的高实时性要求。

实战效果与业务价值

该GNN驱动的新广告系统在经过严格的A/B测试后，取得了显著的业务提升：

• 点击率（CTR）提升：相较于基线模型，CTR提升了8.5%。
• 转化率（CVR）提升：在电商场景下，广告转化率提升了12.3%。
• 冷启动效果改善：新广告的初始CTR相比旧系统提升了近40%。
• 广告收入增长：整体广告收入实现了可观增长。

这些数据充分证明了图神经网络在挖掘深层关联、提升广告投放精准度方面的巨大潜力。

未来展望

百亿级大图上的GNN实战只是起点。未来，我们计划在以下几个方向继续探索：

• 动态图神经网络：建模用户兴趣的动态演变，实现更及时的广告触达。
• 多模态图学习：融合广告的图片、文本等原始多模态信息，丰富图的表示。
• 联邦图学习：在保护用户隐私的前提下，利用多方数据共同构建更强大的图模型。

图神经网络正在成为下一代广告系统的核心技术，它将帮助我们更好地理解用户，实现广告与用户之间更精准、更自然的连接。