DIEN 的幕后：揭秘阿里的深度兴趣进化网络

2023-11-26 11:31:16

揭秘阿里巴巴 DIEN 的秘密：深度兴趣进化网络的剖析

概览

在竞争激烈的推荐系统领域，阿里巴巴的深度兴趣进化网络（DIEN）脱颖而出，成为引领行业发展的标杆。DIEN 是其前身 DIN 的进化版，在推荐准确性和用户体验方面取得了显著突破。本文将带你深入探索 DIEN 的代码结构，揭示其强大的工作原理。

模块化架构

DIEN 采用清晰而模块化的代码结构，主要由以下组件组成：

特征层： 提取用户行为、物品属性和上下文信息等特征。
注意力层： 利用注意力机制，从特征中捕获用户兴趣的动态变化。
交互层： 对用户兴趣和物品特征进行多维交互，学习复杂的高阶特征。
进化层： 使用 LSTM 网络对交互特征进行序列建模，刻画用户兴趣的演化过程。
预测层： 基于进化后的兴趣特征，预测用户对物品的点击概率。

代码实现

DIEN 使用 TensorFlow 作为其底层框架。其核心代码如下：

import tensorflow as tf

class DIEN(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_features, embedding_dim, sequence_length):
        # 特征层
        self.embedding_layers = [tf.keras.layers.Embedding(num_features, embedding_dim) for _ in range(3)]

        # 注意力层
        self.attention_layer = tf.keras.layers.Attention()

        # 交互层
        self.dense_layers = [tf.keras.layers.Dense(128), tf.keras.layers.Dense(64)]

        # 进化层
        self.lstm_layer = tf.keras.layers.LSTM(32, return_sequences=True)

        # 预测层
        self.prediction_layer = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')

    def call(self, inputs):
        # 特征嵌入
        embedded_features = [embedding_layer(inputs[i]) for i in range(3)]

        # 注意力加权
        attention_weights = self.attention_layer(tf.concat(embedded_features, axis=1))
        weighted_features = tf.matmul(attention_weights, tf.concat(embedded_features, axis=1))

        # 交互特征学习
        hidden_features = weighted_features
        for dense_layer in self.dense_layers:
            hidden_features = dense_layer(hidden_features)

        # 兴趣演化序列建模
        lstm_outputs, _ = self.lstm_layer(hidden_features)

        # 预测
        predictions = self.prediction_layer(lstm_outputs)

        return predictions