SDIM：美团用户序列建模的新方式

人工智能

2022-12-01 11:37:06

美团用户序列建模 SDIM：提升推荐精准度

在推荐系统的广阔领域中，人工智能 (AI) 正以前所未有的方式革新着用户体验。美团的用户序列建模 SDIM（Sequence-based Deep Interest Model）就是这一革命性的创新之一。

SDIM：端到端采样建模

SDIM 是一种开创性的端到端方法，专门用于对长期用户行为序列进行建模。与传统方法不同，它不需要对用户行为进行繁琐的人工分割或特征提取。相反，它直接将原始序列作为模型输入，从而捕获更丰富的用户行为信息。

采样机制：高效学习

SDIM 利用巧妙的采样机制来选择候选物料和用户序列行为。这种机制显著提高了模型对用户行为序列的学习效率，同时减少了计算负担。

深度学习模型：模式发掘

SDIM 采用强大的深度学习模型对采样结果进行建模。这些模型能够从复杂的用户行为数据中识别模式和关系，从而为用户量身定制个性化推荐。

SDIM 的优势

端到端建模： 直接从原始序列学习，无需人工预处理。
采样机制： 高效地学习关键序列模式，降低计算成本。
深度学习模型： 捕捉复杂的用户行为，提供高度个性化的推荐。

SDIM 的应用

美团广泛部署 SDIM，取得了显著的性能提升。它帮助推荐系统更深入地了解用户行为，并为其提供高度相关和引人入胜的推荐。

示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义采样函数
def sample_function(user_sequences, candidate_items):
    # ...

# 定义 SDIM 模型
class SDIM(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        # ...

    def call(self, user_sequences, candidate_items):
        # ...

# 使用 SDIM 模型
model = SDIM()
user_sequences = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
candidate_items = tf.constant([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
logits = model(user_sequences, candidate_items)

# 获得最终推荐结果
recommendations = tf.argsort(logits, axis=1, direction="DESCENDING")