会议介绍
CIKM会议全名ACM International Conference on Information and Knowledge Management，一般每年10月召开，是国际数据挖掘和知识管理领域的顶级学术会议，主要收录信息检索、数据挖掘相关的基础理论创新和落地应用工作，被中国计算机学会和清华大学评为B类学术会议，被中科院评为rank 1类会议，h5-index达48，论文接受率在20%左右。
论文介绍
在商业领域，不管是在线购物网站（例如淘宝、京东）还是传统的线下零售商，作为一种有效的产品促销策略，捆绑销售都是最重要的营销手段之一。在网易的很多款网络游戏中，都有大量的游戏道具提供给玩家进行购买，增加游戏乐趣。其中，礼包也是一种非常普遍的道具售卖方式，每个礼包通常是3~5个游戏道具的组合并且有一定的折扣以吸引玩家。
事实上，虽然捆绑商品这种形式在现实生活中普遍存在，但是当前的推荐系统研究主要专注于给用户推荐可能感兴趣的单个商品，很少研究给用户推荐捆绑商品的问题，也就是同时给用户推荐若干个商品构成的组合。
在我们的应用场景中，为了给游戏玩家推荐个性化的游戏道具礼包，我们提出将这样一个特殊的礼包推荐问题转化为图上的链接预测问题，利用能够直接在图结构数据上进行学习的图神经网络机器学习模型训练了一个针对礼包的推荐系统，在离线数据集上的实验结果和线上A/B测试结果都表明我们提出的方法相比于传统的推荐算法具有更高的准确率。该系统也已经部署在了网易游戏的多款流行手游中，用于帮助玩家更方便的找到自己需要和感兴趣的游戏道具，并且为游戏本身带来了50％以上的礼包场景转化率的提升。
论文原文
https://nos.netease.com/mg-file/mg/neteasegamecampus/art_works/20200812/202008122020238585.pdf
