19【13】DIN：深度兴趣网络

文章目录

1、前言
2、模型结构
- 特征
- Base Model
- DIN
3、训练技巧
- Mini-batch 感知正规化
- 自适应激活函数
- 评估
4、结论
参考

1、前言

阿⾥的深度兴趣⽹络（Deep Interest Network，以下简称 DIN），⽬前很多应⽤在推荐系统中的模型，都是以 Embedding & MLP 的⽅法结合，这种⽅法相对传统机器学习有较好的效果提升，但是在其还是存在⼀些缺点：

⽤户的兴趣通常是多种多样的，⽽ Embedding & MLP ⽅法中有限的向量维度会成为⽤户多样化兴趣的瓶颈，如果扩⼤向量维度会极⼤地增加学习参数和计算负荷，并增加过拟合⻛险；
不需要将⽤户的所有兴趣都压缩到同⼀个向量中。⽐如说：⽤户购买了泳镜并不是因为上周购买了鞋⼦，⽽是因为之前购买了泳⾐；

针对这些问题，DI

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