SEnet 网络在推荐系统

参考文献：

1、SENet双塔模型在推荐领域召回粗排的应用及其它 (qq.com)

 

SEnet 在推荐上，主要两个工作：

（1）特征emb编码压缩，对每个emb编码取平均值，得到一个数值z，所有特征的z组成向量Z

（2）对Z作用两个MLP神经网络，主要意义在特征交叉，得到每个特征emb编码的权重值a

将SENet引入推荐系统，用来对特征重要性进行动态判断。

所谓动态，指的是比如对于某个特征，在某个输入组合里可能是没用的，但是换一个输入组合，很可能是重要特征。它重要不重要，不是静态的，而是要根据当前输入，动态变化的。

强化那些重要特征，弱化甚至清除掉