动机 本文是2019年AAAI上的一篇论文，提出了经典的深度学习推荐模型DIEN。之前的工作大多数是直接将用户的行为序列建模为用户的兴趣，没有具体为这些行为背后的潜在兴趣进行建模。本文提出的DIEN模型使用兴趣提取层和兴趣演变层更好地建模用户兴趣。DIN和DIEN都是阿里团队提出的模型，
一、背景总述 2017年6月阿里妈妈的精准定向检索及基础算法团队放出了论文Deep Interest Network(DIN)，用于解决电子商务的CTR预估，再次基础上，最近又放出了改进版本Deep Interest Evolution Network(DIEN)，主要解决了以下两个问题： 更加精确的刻画用户的长期兴趣和短期兴趣用户的
DIEN是阿里深度兴趣进化网络(Deep Interest Evolution Network)的缩写。 之前我们对DIEN的源码进行了解读，那是基于 https://github.com/mouna99/dien 中的实现。 后来因为继续看DSIN，发现在DSIN代码https://github.com/shenweichen/DSIN中，也有DIEN的新实现。 于是阅读整理，遂有此文。
之前的专栏文章更多从技术的角度讲解了 CTR 模型的主要结构，以及 Embedding 等 CTR 模型的主要技术点。今天这篇文章我们希望讨论的是，“除了 CTR 模型结构等技术要点，有没有其他更重要的影响 CTR 预估效果的要素？”有解决 CTR 预估问题的“银弹”吗？在很多同行发给我的咨询问题中，经常会
[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用 0x00 摘要 本文基于阿里推荐DIEN代码，梳理了下RNN一些概念，以及TensorFlow中的部分源码。本博客旨在帮助小伙伴们详细了解每一步骤以及为什么要这样做。 0x01 背景知识 1.1 RNN RNN，循环神经网络，Recurrent Neural Networks。 人们思考问题往往不是
[论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读 目录[论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读0x00 摘要0x01论文概要1.1 文章信息1.2 基本观点1.2.1 DIN的问题1.2.2 DIEN创新1.3 名词解释0x02 总体概要2.1 模型架构0x03 兴趣抽取层3.1 之前工作3.2 GRU3.3 辅助损失3.3.1 辅
