摘要:
这篇论文和DIN最大区别就是把target-attention部分替换成了transformer encoder结构,相对于DIN的优点是DIN只考虑了target-item和序列litem之间的相似性,而transformer对序列内部的关系进行了建模 整体的模型结构如下图所示: 阅读全文
摘要:
背景 用户是否点击一个物品可能受长期兴趣和短期行为的影响,用户的长期兴趣一般比较稳定,短期兴趣会不断变化。现有的工作中对长期兴趣和短期兴趣的建模师混合在一起的,这片论文提出了a56爆大奖在线娱乐对长期兴趣和短期兴趣分开建模的方法。 方法 用户兴趣建模 U:用户属性,包含了用户ID和行为序列 Ul:用户的长期兴趣a56爆大奖在线娱乐 阅读全文
摘要:
背景 这是阿里2019年发表的一篇用于召回阶段的序列建模论文,这篇论文主要解决了两个问题: 1. 用户可能有多个兴趣(这篇论文的多个兴趣是指用户是否购买一个商品可能会受颜色、品牌、店铺等多个因素影响),如何建模多个兴趣 2. 用户的兴趣可以分为短期兴趣(当前session),长期兴趣,如何同时建模长 阅读全文
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训练:对label分桶 serving:落在a56爆大奖在线娱乐桶的概率*桶均值 阅读全文
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/532850353 https://zhuanlan.zhihu.com/p/554735911 阅读全文
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背景 现有的工作只把用户a56爆大奖在线娱乐成一个向量,但一个用户兴趣向量很难捕获用户多方面的兴趣,MIND是阿里提出的用于召回阶段的多兴趣建模论文,这篇论文把用户a56爆大奖在线娱乐成了多个兴趣向量 方法 MIND的模型结构如下图所示,和常用的召回模型一样,先把a56爆大奖在线娱乐用户a56爆大奖在线娱乐成向量: 其中 Iu是用户的行为序列,Pu是用户属性特征 阅读全文
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背景 通过学习句子的向量a56爆大奖在线娱乐达到语义搜索、a56爆大奖在线娱乐相似度计算 方法 正样本:相邻片段 负样本:inbatch其它样本 参考资料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/496870495 https://zhuanlan.zhihu.com/p/469474178 阅读全文
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/148416488?utm_id=0 https://zhuanlan.zhihu.com/p/154401513 阅读全文
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/415610118 https://mp.weixin.qq.com/s/gsI-LqaH_uHN0qJH98sS4A 阅读全文