本发明公布了一种用于点击率预测的基于图的大规模embedding模型训练方法及系统，系统包括密集参数模块和客户端模块，采用混合通信架构，将点击率预测输入数据集分配给不同工作节点，每个工作节点维护一个客户端，本地模型参数均直接存储在GPU内存中；每个工作节点均持有模型参数副本，并在训练时进行同步。本发明采用Embedding模型参数表示点击率预测输入数据对应类别特征值的重要性，将点击率预测数据和embedding模型向量表示为二元图模型，利用图局部性和度数偏斜特性执行模型并行训练；设计基于图的分区和有界同步，提高训练大型embedding模型的可扩展性和并行计算效率。