DIEN：CTR 预测中的深度兴趣演化网络

2023-11-26 08:35:30

引言

在电子商务和推荐系统中，点击率预测 (CTR) 对于个性化和用户体验至关重要。阿里巴巴在 CTR 预测领域取得了重大进展，提出了多种创新模型，例如 Deep Interest Network (DIN)。然而，DIN 仍存在一些局限性，尤其是在捕捉用户兴趣的动态演化方面。

DIEN：深度兴趣演化网络

为了解决 DIN 的局限性，阿里巴巴提出了深度兴趣演化网络 (DIEN)，该网络通过引入序列抽取网络来显式建模用户兴趣的演化。DIEN 的架构如下：

嵌入层： 将原始特征（例如用户 ID、商品 ID）转换为嵌入向量。
兴趣抽取网络： 使用 LSTM 或 GRU 等序列模型提取用户的历史交互序列中感兴趣的特征。
多层感知机： 使用多层神经网络对嵌入向量和兴趣特征进行交互和转换。
输出层： 使用逻辑回归或交叉熵损失函数预测点击率。

原理

DIEN 的核心思想是捕获用户兴趣的动态演化。兴趣抽取网络对用户的历史交互序列进行建模，抽取出与当前交互相关的兴趣表示。然后，将这些兴趣特征与用户和商品嵌入向量一起输入多层感知机，以预测点击率。

实验结果

DIEN 在阿里巴巴的真实数据集上进行了广泛的实验，结果表明其 CTR 预测准确性明显高于 DIN 和其他基准模型。具体来说，DIEN 在 AUC 指标上比 DIN 提高了 2.1%，在 CVR 指标上提高了 3.5%。

代码示例

您可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架来实现 DIEN 模型。以下是一个使用 TensorFlow 的简单代码示例：

import tensorflow as tf

class DIEN(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_users, num_items, max_len):
        super().__init__()
        self.embedding_user = tf.keras.layers.Embedding(num_users, 16)
        self.embedding_item = tf.keras.layers.Embedding(num_items, 16)
        self.lstm = tf.keras.layers.LSTM(32, return_sequences=True)
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.dense3 = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')

    def call(self, inputs):
        user_id, item_id, history_seq = inputs
        user_emb = self.embedding_user(user_id)
        item_emb = self.embedding_item(item_id)
        seq_emb = self.lstm(history_seq)
        x = tf.concat([user_emb, item_emb, seq_emb], axis=1)
        x = self.dense1(x)
        x = self.dense2(x)
        x = self.dense3(x)
        return x

# 训练和评估代码省略...