[阿里DIN] 深度興趣網絡源碼分析 之 整體代碼結構 目錄 [阿里DIN] 深度興趣網絡源碼分析 之 整體代碼結構 0x00 摘要 0x01 文件簡介 0x02 總體架構 0x03 總體代碼 0x04 模型基類 ...
論文地址:Deep Interest Network for Click Through Rate ... 這篇論文來自阿里媽媽的精准定向檢索及基礎算法團隊。文章提出的Deep Interest Network DIN ,實現了推薦系統CTR預估模型中,對用戶歷史行為數據的進一步挖掘。同時,文章中提出的Dice激活函數和自適應正則方法也優化了模型的訓練過程。 Motivation CTR預估任務是 ...
2018-01-16 11:39 0 4027 推薦指數:
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[論文閱讀]阿里DIN深度興趣網絡之總體解讀 目錄 [論文閱讀]阿里DIN深度興趣網絡之總體解讀 0x00 摘要 0x01 論文概要 1.1 概括 1.2 文章信息 1.3 核心觀點 ...
[論文閱讀]阿里DIEN深度興趣進化網絡之總體解讀 目錄 [論文閱讀]阿里DIEN深度興趣進化網絡之總體解讀 0x00 摘要 0x01論文概要 1.1 文章信息 1.2 基本觀 ...
[阿里DIEN] 深度興趣進化網絡源碼分析 之 Keras版本 目錄 [阿里DIEN] 深度興趣進化網絡源碼分析 之 Keras版本 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 代碼進化 1.2 Deepctr ...
[阿里DIN] 深度興趣網絡源碼分析 之 如何建模用戶序列 目錄 [阿里DIN] 深度興趣網絡源碼分析 之 如何建模用戶序列 0x00 摘要 0x01 DIN 需要什么數據 0x02 如何產生數據 2.1 基礎數據 ...
參考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/51623339 https://arxiv.org/abs/1706.06978 注意力機制顧名思義,就是模型在預測的時候,對用戶不同行為的注意力是不一樣的,“相關”的行為歷史看重一些,“不相關”的歷史甚至可以忽略 ...
看看阿里如何在淘寶做推薦,實現“一人千物千面”的用戶多樣化興趣推薦,首先總結下DIN、DIEN、DSIN: 傳統深度學習在推薦就是稀疏到embedding編碼,變成稠密向量,喂給NN DIN引入attention機制,捕獲候選商品和用戶瀏覽過的商品之間的關系(興趣) DIEN ...
一、背景 對於阿里巴巴的用戶行為數據:有兩個指標對廣告CTR預測准確率有重大影響。 1、多樣性(Diversity):一個用戶可以對很多不同品類的東西感興趣; 2、局部興趣(Local activation):對於用戶興趣的多樣性,只有一部分歷史數據會影響到當次推薦的物品是否被點擊,並非所有 ...