プレゼンテーション：グラフニューラルネットワークによるプラットフォームエンゲージメントの再構築
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Mariia Bulycheva氏が、Zalandoのランディングページにおいて、従来の深層学習からグラフニューラルネットワーク（GNN）への移行について説明した。ユーザーログを異種グラフに変換する複雑さや「メッセージパッシング」の学習プロセス、グラフデータリークの技術的課題を解説し、ハイブリッドアーキテクチャによる推論遅延の解決と文脈埋め込みの実現を共有した。
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imageMariia Bulychevaは、Zalandoのランディングページにおける古典的なディープラーニングからグラフニューラルネットワーク（GNN: Graph Neural Networks）への移行について議論します。彼女は、ユーザーログを異種グラフ（heterogeneous graph）に変換する複雑さ、「メッセージパッシング」による学習プロセス、およびグラフデータリークという技術的な落とし穴について説明します。さらに、推論レイテンシを解決し、下流のモデルにコンテキスト埋め込み（contextual embeddings）を提供するハイブリッドアーキテクチャの実装方法についても共有しています。
*By Mariia Bulycheva*
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Mariia Bulycheva discusses the transition from classic deep learning to GNNs for Zalando's landing page. She explains the complexities of converting user logs into heterogeneous graphs, the "message passing" training process, and the technical pitfalls of graph data leakage. She shares how a hybrid architecture solved inference latency, delivering contextual embeddings to a downstream model.
*By Mariia Bulycheva*
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