[阿里DIN] 深度兴趣网络源码分析 之 整体代码结构 目录 [阿里DIN] 深度兴趣网络源码分析 之 整体代码结构 0x00 摘要 0x01 文件简介 0x02 总体架构 0x03 总体代码 0x04 模型基类 ...

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 目录 [论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 0x00 摘要 0x01 论文概要 1.1 概括 1.2 文章信息 1.3 核心观点 ...

一、背景 对于阿里巴巴的用户行为数据：有两个指标对广告CTR预测准确率有重大影响。 1、多样性（Diversity）：一个用户可以对很多不同品类的东西感兴趣； 2、局部兴趣（Local activation）：对于用户兴趣的多样性，只有一部分历史数据会影响到当次推荐的物品是否被点击，并非所有 ...

[阿里DIEN] 深度兴趣进化网络源码分析 之 Keras版本 目录 [阿里DIEN] 深度兴趣进化网络源码分析 之 Keras版本 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 代码进化 1.2 Deepctr ...

看看阿里如何在淘宝做推荐，实现“一人千物千面”的用户多样化兴趣推荐，首先总结下DIN、DIEN、DSIN： 传统深度学习在推荐就是稀疏到embedding编码，变成稠密向量，喂给NN DIN引入attention机制，捕获候选商品和用户浏览过的商品之间的关系（兴趣） DIEN ...

参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/51623339 https://arxiv.org/abs/1706.06978 注意力机制顾名思义，就是模型在预测的时候，对用户不同行为的注意力是不一样的，“相关”的行为历史看重一些，“不相关”的历史甚至可以忽略 ...

深度学习在推荐系统、CTR预估领域已经有了广泛应用，如wide&deep、deepFM模型等，今天介绍一下由阿里算法团队提出的深度兴趣网络DIN和DIEN两种模型 paper DIN：https://arxiv.org/abs/1706.06978 DIEN：https ...

论文地址：Deep Interest Network for Click-Through Rate ... 这篇论文来自阿里妈妈的精准定向检索及基础算法团队。文章提出的Deep Interest Network (DIN)，实现了推荐系统CTR预估模型中，对用户历史行为数据的进一步挖掘 ...