学习总结

DIN基于注意力机制，利用激活单元计算出用户对于不同历史商品的注意力权重，针对当前广告商品，作出更有针对性的预测。该激活单元将历史行为商品的 Embedding和候选广告商品的 Embedding作外积得到向量（是法向量）后送入MLP。这里的激活单元实际上在计算广告和历史行为相关性，即广告物品与历史物品的相关性，也可以使用DeepFM中特征交叉方法。
序列模型更注重对序列类行为的模拟和预测。如兴趣进化序列模型 DIEN 对用户购买兴趣进化过程（演化过程）的模拟。应用场景如电商平台的下次购买，视频网站的下次观看，音乐 App 的下一首歌曲等。DIEN其中改进的部分的输出是一个 h’(T) 的 Embedding 兴趣向量。
DIEN模型生成兴趣向量的结构是：Behavior Layer行为序列层（等同于embedding层）、Interest Extractor Layer兴趣抽取层、Interest Evolving Layer兴趣进化层。后两层都用到序列模型，比如LSTM、GRU、RNN和这两年很火的transformer。
DIEN也不是什么银弹，它有效的应用场景是：一是应用场景存在“兴趣的进化”。二是用户兴趣的进化过程能够被数据完整捕获。最适合业务特点和数据特点的模型才是最合适的。

在阿里巴巴的应用场景下，用户的兴趣进化路径能够被整个数据流近乎完整的保留。作为中国最大的电商集团，阿里巴巴各产品线组成的产品矩阵几乎能够完整地抓住用户购物过程中兴趣迁移的过程。当然，用户有可能去京东、拼多多等电商平台购物，从而打断阿里巴巴的兴趣进化过程，但从统计意义上讲，大量用户的购物链条还是可以被阿里巴巴的数据体系捕获的。

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