【SIGMOD2020-腾讯】Web规模本体可扩展构建

了解在线用户可能关注的内容是内容推荐和搜索服务的关键。这些服务将受益于实体、概念、事件、主题和类别的高度结构化和web级本体。虽然现有的知识库和分类法包含了大量的实体和类别，但我们认为它们未能以online population的语言风格发现适当粒度的概念、事件和主题。这些概念之间也不存在逻辑结构的本体。在本文中，我们提出GIANT，一种构建一个以用户为中心的、网络规模的、结构化的本体论的机制，该本体论包含了大量的自然语言短语，这些短语在不同的粒度上符合用户的需要，这些短语是从大量的网络文档和搜索点击图中挖掘出来的。此外，还构造了各种类型的边来维护本体中的层次结构。我们介绍了在GIANT中使用的基于图神经网络的技术，并与各种基线进行了比较，对提出的方法进行了评估。腾讯开发出了注意力本体，并将其应用到腾讯的各种应用中，涉及用户超过10亿。在腾讯QQ浏览器上进行的在线A/B测试表明，注意力本体可以显著提高新闻推荐的点击率。