定向图关系建模

在推荐系统中，定向图（如商品购买顺序关系图）的边具有方向特异性。以手机与手机壳为例，用户购买手机后应推荐手机壳，但反向推荐则不合理。传统图神经网络（GNN）的单嵌入空间难以表达这种非对称关系。解决方案包括：

• 双嵌入机制：每个节点同时作为推荐源（A-s）和目标（A-t）分别嵌入，通过BLADE框架实现
• 自适应邻域采样：低度数节点扩大采样范围，高度数节点缩小采样，优化信息聚合效果

延迟反馈处理

当用户行为标签存在延迟更新（如浏览后数天才购买）时，提出创新性训练策略：

• 重要性采样加权：计算P(X,Y)/Q(X,Y)权重比，动态调整样本贡献度
• 预转化信号整合：利用加购、点击等中间行为信号缓解数据稀疏性
• 标签变更概率建模：根据历史数据预测负样本转为正样本的可能性

预测不确定性应用

突破传统点估计预测模式，通过量化模型不确定性提升效果：

• 方差影响分析：相同预测分值下，置信区间越大实际转化率越低
• 动态决策边界：针对不同不确定性水平设置多阈值，实现精准率约束下的召回率优化
• 生产环境验证：在广告点击预测中已实现显著效果提升

这些技术已在实际业务系统中验证其价值，体现了从理论创新到工业落地的完整闭环。