# GTS-LUM：面向电信行业的多模态推荐模型 #
## 引言 ##
随着电信行业竞争的加剧，运营商面临着用户流失率上升的问题。传统的推荐系统在处理复杂业务场景时表现不足，难以满足精准营销的需求。针对这一挑战，华为GTS部门AI算法团队提出了创新的GTS-LUM模型，有效整合多模态数据和领域知识，显著提升了用户留存预测的准确性。
## 问题背景 ##
传统推荐模型通常采用单一模态输入，在处理电信行业的复杂场景时存在以下局限：
1. **信息片面**：仅依赖文本或行为日志等单一数据源
2. **领域适配不足**：与业务知识缺乏有效对齐
3. **目标导向弱**：忽视预测任务的特定要求
这些问题导致传统模型在工业级应用中效果欠佳。
## 模型架构 ##
GTS-LUM通过创新的多模态对齐机制，实现了跨数据类型的深度融合：
1. **语义空间构建**
– 采用谱聚类技术提取可解释的行为编码
– 利用对比学习优化语义表示
2. **业务特征处理**
– Node2Vec算法捕获用户交互关系
– TableGPT2框架解析设备和地理位置信息
3. **跨模态对齐机制**
– 引入Q-Former适配器，通过共享自注意力层实现空间映射
– 设计序列片段与文本的三重训练任务（匹配、对比学习、生成），增强模型表达能力
## 目标感知建模 ##
GTS-LUM创新性地将目标信息前置到行为序列中：
1. **因果注意力机制**：目标标签作为先验条件，动态调整历史行为的关注权重
2. **渐进式特征优化**：基于解码器的自回归架构，逐步优化用户表征向量
这一设计使得模型能够更好地捕捉与预测任务相关的用户行为模式。
## 工业级验证效果 ##
在某省级运营商的真实场景中，GTS-LUM展示了显著优势：
– **数据规模**：训练集20万用户数据
– **计算平台**：Ascend 910B2 NPU
– **评估指标提升**：
– 相比Meta@HSTU方案，提升107.86%
– 相比ByteDance@HLLM方案，提升31.38%
实验结果表明，GTS-LUM在工业级数据集上表现远超实验室场景效果。
## 结果分析 ##
研究发现：
1. **领域适配的重要性**：专业业务知识的融入对模型性能有决定性影响
2. **多模态输入的有效性**：整合多种数据类型显著提升预测精度
3. **目标导向设计的价值**：强化预测任务相关性，提高实用性
## 结论与展望 ##
GTS-LUM为电信行业用户留存预测提供了一种有效的解决方案。未来研究将探索更高效的数据处理方法和实时推理技术，进一步提升模型的商业价值。
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