[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 ...
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。 多樣性 Diversity :一個用戶可以對很多不同品類的東西感興趣 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。 例子: Diversity體現在年輕的母親的歷史記錄中體現的興趣十分廣泛,涵蓋羊毛衫 手提袋 耳環 童裝 運動裝等 ...
2020-09-29 15:28 0 591 推薦指數:
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[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 ...
1)什么是用戶興趣? 指用戶在使用某APP時,所表現的行為傾向性,APP會根據用戶的一系列行為表現來確實用戶的興趣。 2)興趣模型的分類 按時間:長期興趣,短期興趣;長期興趣指不容易隨着時間而變化的興趣,相對穩定;短期興趣指變化比較頻繁的興趣。 按表現:顯式的興趣;隱式的興趣 ...
[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 ...
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 ...
http://in.sdo.com/?p=1386 引言 在互聯網上,信息的數量越來越大。用戶可以選擇的面也越來越廣,推薦系統的任務是,要從眾多的資訊中,過濾並挑選出符合每個用戶口味的內容,推薦給不同用戶。在這個過程中,對用戶興趣的刻畫、建模是最為重要的一環。 傳統的用戶興趣刻畫 ...
深度學習在推薦系統、CTR預估領域已經有了廣泛應用,如wide&deep、deepFM模型等,今天介紹一下由阿里算法團隊提出的深度興趣網絡DIN和DIEN兩種模型 paper DIN:https://arxiv.org/abs/1706.06978 DIEN:https ...