A Concept Knowledge Graph for User Next Intent Prediction at Alipay

要約

この論文では、概念ナレッジグラフを使用したユーザーの次の意図予測の技術について説明します。
このシステムは Alipay の Web 上に展開され、毎日 1 億人以上のアクティブ ユーザーにサービスを提供しています。
ユーザーの意図を明示的に特徴付けるために、AlipayKG を提案します。これは、ユーザーの過去の行動、ユーザーがやり取りしたリッチ コンテンツ、およびそれらの間の関係をモデル化するライフ サービス ドメインのオフライン コンセプト ナレッジ グラフです。
さらに、ナレッジ グラフのエキスパート ルールを統合してオンライン ユーザーの次の意図を推測する Transformer ベースのモデルを導入します。
実験結果は、提案されたシステムが説明可能性を維持しながら下流タスクのパフォーマンスを効果的に向上できることを示しています。

要約(オリジナル)

This paper illustrates the technologies of user next intent prediction with a concept knowledge graph. The system has been deployed on the Web at Alipay, serving more than 100 million daily active users. To explicitly characterize user intent, we propose AlipayKG, which is an offline concept knowledge graph in the Life-Service domain modeling the historical behaviors of users, the rich content interacted by users and the relations between them. We further introduce a Transformer-based model which integrates expert rules from the knowledge graph to infer the online user’s next intent. Experimental results demonstrate that the proposed system can effectively enhance the performance of the downstream tasks while retaining explainability.

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