在流量红利见顶的电商战场，推荐系统的进化已进入深水区。传统协同过滤和矩阵分解方法在应对复杂用户行为、长尾商品挖掘等场景时日益捉襟见肘。某头部电商平台的数据显示，其基于传统方法的推荐系统在2022年首次出现CTR（点击通过率）增长停滞，这促使我们探索图神经网络（GNN）这一新型架构的落地实践。本文提出
标签： 电商推荐算法
突破毫秒级瓶颈：图神经网络驱动电商实时推荐系统架构升级
在流量红利见顶的电商领域，推荐系统的响应速度和推荐质量已成为决定平台竞争力的关键要素。传统基于协同过滤的推荐算法面临两大核心痛点：难以有效建模高阶用户-商品交互关系，以及无法满足实时动态更新的业务需求。本文基于某头部电商平台真实落地案例，深入解析图神经网络(GNN)在实时推荐场景下的架构革新与性能优