读论文推荐系统之ctr预估-DIEN模型解析

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（读论文）推荐系统之ctr预估-DIEN模型解析



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Jesse_jia

本人才疏学浅，不足之处欢迎大家指出和交流。

今天继续更阿里系CTR模型三部曲之二，一起学习吧。

今天要分享的是阿里针对电子商务领域的CTR预估的Deep Interest Evolution Network理论，针对DIN做出了相关改进。该模型要点为：主要解决DIN无法捕捉用户兴趣的动态变化性的缺点，提出了兴趣抽取层Interest Extractor Layer、兴趣进化层Interest Evolution Layer。

原文：《Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction》

1、背景

这里略去相关的背景介绍，有关DIN和Base Model的细节请大家参阅上一篇文章。

在前文DIN中提到的观点是：（1）在电商平台中，用户行为是兴趣的载体，且是以时间而产生的序列数据，其间存在的依赖、次序隐藏着用户喜好。（2）当前时刻的兴趣直接导致了下一行为的产生。因此设计了DIN模型将用户的历史行为来表示用户的兴趣，通过attention来捕获和目标物品相关的兴趣。

但是在电商推荐的场景下，可以观察到用户的兴趣是不断变化的。例如用户对衣服的喜好，会随季节、时尚风潮以及个人品味的变化而变化，呈现一种连续的变迁趋势。这说明用户的兴趣是不断进化的，而DIN抽取的用户兴趣之间是独立无关联的，没有捕获到兴趣的动态进化性，这是需要解决的第一个问题。

其次在淘宝平台中，用户的兴趣是丰富多样的，且每个兴趣的演变基本互不影响。此外，影响最终行为的仅仅是与目标商品相关的兴趣。所以DIEN仍然采用了attention机制，捕获与目标商品相关商品的兴趣发展路径。

总结：DIEN最大的特点是不但要找到用户的interest，还要抓住用户interest的进化过程。作者们将GRU融合到网络中，从而捕获到变化的sequence。

1. DIEN关注电商场景中兴趣演化的过程，并提出了新的网络结构来建模兴趣进化的过程，这个模型能够更精确的表达用户兴趣，同时带来更高的CTR预估准确率。

2. 设计了兴趣抽取层，并通过计算一个辅助loss，来提升兴趣表达的准确性。

3. 设计了兴趣进化层，来更加准确的表达用户兴趣的动态变化性。

2、模型

DIEN模型整体结构如下：

可以看到，新模型较之于base model和DIN，其他部分保持一致，变化只在于用户行为序列（UBS）的处理做了调整，将其组织成了序列数据的形式。这里包含了3个部分，最底层是Behavior Layer，用于将用户浏览过的商品转换成对应的embedding，并且按照浏览时间做排序，中间层是兴趣提取层Interest Extractor Layer，最上层是兴趣发展层Interest Evolving Layer，我们重点介绍上面两个Layer。

如上图中黄色区域所示，兴趣抽取层Interest Extractor Layer的主要目标是从embedding数据中提取出interest。但一个用户在某一时间的interest不仅与当前的behavior有关，也与之前的behavior相关，所以作者们使用GRU单元来提取interest，GRU输出h(t)如下所示：

这里可以认为h(t)是提取出的用户的初步兴趣表示，为了更好地表达用户的兴趣，作者还为兴趣抽取层引入了一个有监督学习：输入是按照时间步排列的商品embedding向量，假设第t个时间步输入e(t)，GRU输出隐单元h(t)，令下一个时间步的输入向量e(t+1)作为正样本，随机采样负样本e(t+1)，且e(t+1)’ != e(t)，h(t)与正负样本向量分别做内积，得到预测结果，并引入一个辅助的logloss：

L_target是CTR任务的logloss函数，将CTR的loss和辅助loss相加定义为整个网络的loss进行优化。α是超参数来平衡两个loss的权重。这里辅助loss有几个好处，当GRU处理较长序列的时候有助于降低反向传播的难度，对于商品embedding的学习也有助益。

2.2、兴趣进化层Interest Evolution Layer

有了用户的兴趣表示，Evolution Layer的主要目标就是去刻画用户兴趣的演变过程（观测到兴趣随环境和认知的变化而变化）。因此作者设计了AUGRU结构，用attention机制来局部激活与目标商品相关的局部兴趣，并对存在于这些兴趣之间的依赖建模，捕捉兴趣的演变过程。

具体如模型中红色区域所示，这里使用了第2个GRU。将目标商品的embedding向量与第1个GRU的输出隐向量发生交互，生成attention score，计算公式如下所示：其中，hₜ 是隐向量，e是目标商品的嵌入向量，W是需要训练的参数矩阵。最后用softmax对attention score进行归一化。

对于如何结合attention和GRU，文中介绍了三种方式：

1. GRU with attentional input (AIGRU) 用attention直接影响这一层的输入：

1. Attention based GRU(AGRU) 用 aₜ 代替GRU的update gate输出：

1. GRU with attentional update gate (AUGRU) 用 aₜ 影响GRU的update gate输出（保留每个维度的影响）：

简单分析一下：先从AIGRU开始，从上面的公式中可以看出，AIGRU 激活局部兴趣和捕获兴趣演变的过程是相互独立的。仅仅是用attention来影响GRU的输入，且即便输入为 0（无关的兴趣）也还是会对hidden state产生影响；

AGRU用 aₜ 替代 GRU 的 update gate，直接控制 hidden state 的更新，将 attention 机制融入到了捕获兴趣演变的过程中，一定程度上弥补了 AIGRU 的不足。

但是，原先 GRU 中控制 hidden state 更新的是一个包含多个维度的向量，AGRU 用纯量替代略有不妥，因此这篇文章设计了 AUGRU，用 aₜ 影响 uₜ ，以间接作用于 hidden state的更新。

3、实验

文章在公共数据集Amazon Dataset和工业数据集上都做了实验，并选取了不同的对比模型，离线实验结果如下：

其他相关实验细节参阅原论文，接下来会更新阿里系CTR预估第三篇DSIN。


实现DIEN的一个Demo，感兴趣的童鞋可以看下我的[github]。

via Jesse's Blog

December 5, 2024 at 07:10PM