网易云音乐机器学习平台技术团队意识到,在这样复杂问题面前,传统机器学习方法渐渐无力招架。压力之下,该团队将目光瞄向“图神经网络”,并最终选择应用百度飞桨 PGL 图神经网络技术来迭代升级云音乐的推荐系统Mlog 等各方面的跨域行为联合建模;又能支持多种行为子图,如深挖用户在歌曲方面的播放、点赞行为;并支持载入用户节点的画像特征与内容节点的类型特征可以说,飞桨 PGL 所提供的支持超大规模数据的极低成本全图存储、灵活子图检索、高效图学习等能力,在云音乐的工业实践中真正用下来接下来网易云音乐机器学习技术团队还将立足云音乐的实践,探索图神经网络技术与 AI 的深度融合创新,如构建音乐社区的用户和内容理解中台