深度解锁兴趣挖掘：DSIN论文解读

导语

在数字经济时代，电子商务平台蓬勃发展，推荐系统作为其核心技术之一，扮演着愈发重要的角色。推荐系统旨在帮助用户发现他们感兴趣的产品或服务，从而提升用户体验并增加平台收益。为了实现这一目标，推荐系统需要准确捕捉用户兴趣，挖掘用户潜在需求。

随着用户行为数据的不断积累，序列建模技术在推荐系统中的应用逐渐受到重视。序列建模能够将用户在一段时间内的行为序列作为输入，通过神经网络等建模手段捕捉用户兴趣的变化和演变，从而为推荐系统提供更准确的兴趣挖掘结果。

在序列建模领域，DIEN（深度兴趣进化网络）模型是阿里巴巴提出的一个经典模型，并在推荐系统中取得了不错的效果。然而，随着电商业务的不断发展，DIEN模型也面临着一些挑战。例如，用户行为序列变得更加复杂和多样，DIEN模型难以准确捕捉用户兴趣的细微变化；随着网络规模的不断扩大，DIEN模型的训练和推理成本也逐渐上升。

为了应对这些挑战，阿里巴巴提出了DSIN（深度会话兴趣网络）模型，作为DIEN模型的升级版，DSIN模型在以下几个方面进行了优化和改进：

• 更细致的用户序列划分 ：DSIN模型将用户行为序列进一步细分为多个子序列，每个子序列对应用户在不同场景下的行为，例如浏览、搜索、点击等。这样可以更准确地捕捉用户在不同场景下的兴趣变化。
• 更优化的网络架构 ：DSIN模型采用了更深层的神经网络架构，并使用了注意力机制等技术来更好地捕捉用户兴趣的演变和转移。同时，DSIN模型还使用了知识图谱和商品属性等信息来增强模型的兴趣挖掘能力。
• 更快的训练和推理速度 ：DSIN模型采用了并行训练和推理技术，大大降低了模型的训练和推理成本。

DSIN模型的技术细节

用户序列划分

DSIN模型将用户行为序列划分为多个子序列，每个子序列对应用户在不同场景下的行为。例如，用户在浏览商品时的行为序列可能包括浏览商品详情页、加入购物车、购买商品等行为；用户在搜索商品时的行为序列可能包括输入搜索关键词、点击搜索结果、查看搜索结果详情等行为。

通过将用户行为序列划分为多个子序列，DSIN模型可以更准确地捕捉用户在不同场景下的兴趣变化。例如，用户在浏览商品时的兴趣可能与他在搜索商品时的兴趣不同，DSIN模型可以分别建模这两种兴趣，从而为用户提供更加个性化的推荐结果。

网络架构

DSIN模型采用了更深层的神经网络架构，并使用了注意力机制等技术来更好地捕捉用户兴趣的演变和转移。具体来说，DSIN模型包含以下几个主要模块：

• 嵌入层 ：嵌入层将用户行为、商品属性等信息转换为向量形式，以便后续的网络层进行处理。
• 序列编码层 ：序列编码层使用LSTM或GRU等循环神经网络来对用户行为序列进行编码，从而捕捉用户兴趣的演变和转移。
• 注意力层 ：注意力层使用注意力机制来重点关注用户行为序列中与当前任务最相关的部分。例如，在推荐场景中，注意力层可以重点关注用户在浏览商品时的行为，从而为用户提供更加个性化的推荐结果。
• 输出层 ：输出层使用全连接层或softmax层来输出推荐结果。

知识图谱和商品属性

DSIN模型还使用了知识图谱和商品属性等信息来增强模型的兴趣挖掘能力。知识图谱包含了实体之间的关系，例如商品之间的相似关系、用户之间的社交关系等。商品属性包含了商品的各种属性信息，例如商品的类别、品牌、价格等。

通过使用知识图谱和商品属性，DSIN模型可以更好地理解用户兴趣背后的原因，从而为用户提供更加准确和个性化的推荐结果。例如，如果用户购买了一款商品，DSIN模型可以通过知识图谱找到与该商品相似的其他商品，并将其推荐给用户。

DSIN模型的应用

DSIN模型已经在阿里巴巴的电商平台上得到了广泛的应用，并取得了不错的效果。例如，DSIN模型被用于为用户推荐商品、个性化搜索结果等。此外，DSIN模型还被用于其他领域，例如广告推荐、内容推荐等。

结语

DSIN模型作为DIEN模型的升级版，在用户序列划分、网络架构、知识图谱和商品属性利用等方面进行了优化和改进，从而进一步提升了电商推荐的兴趣挖掘精度。DSIN模型已经在阿里巴巴的电商平台上得到了广泛的应用，并取得了不错的效果。随着电商业务的不断发展，DSIN模型也将继续发挥其重要作用，为用户提供更加准确和个性化的推荐结果。