摘要：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/547087040 待整理 阅读全文
摘要：
背景 作者通过观察发现，用户的行为序列由多个session组成，session是根据时间划分出来的用户行为（比如说可以根据用户浏览时间划分session，若用户30分钟没有浏览记录时，下一次浏览即为一个新的session），观察发现每个session内部用户行为是高度相似(同质)的，不同sessio 阅读全文
摘要：
背景 DIEN 通过引入GRU结构来建模用户的兴趣进化趋势 方法 整体结构 DIEN和常用模型的差异点在序列建模的部分，该部分结构由兴趣提取层和兴趣进化层两个部分组成： 兴趣提取层：从用户的行为序列中提取用户的兴趣序列 兴趣进化层：建模和target item相关的兴趣进化过程 兴趣提取层 兴趣进化 阅读全文
摘要：
这篇论文和DIN最大区别就是把target-attention部分替换成了transformer encoder结构，相对于DIN的优点是DIN只考虑了target-item和序列litem之间的相似性，而transformer对序列内部的关系进行了建模 整体的模型结构如下图所示： 阅读全文
摘要：
背景 用户是否点击一个物品可能受长期兴趣和短期行为的影响，用户的长期兴趣一般比较稳定，短期兴趣会不断变化。现有的工作中对长期兴趣和短期兴趣的建模师混合在一起的，这片论文提出了一种对长期兴趣和短期兴趣分开建模的方法。 方法 用户兴趣建模 U：用户属性，包含了用户ID和行为序列 Ul：用户的长期兴趣表示 阅读全文
摘要：
背景 这是阿里2019年发表的一篇用于召回阶段的序列建模论文，这篇论文主要解决了两个问题： 1. 用户可能有多个兴趣（这篇论文的多个兴趣是指用户是否购买一个商品可能会受颜色、品牌、店铺等多个因素影响），如何建模多个兴趣 2. 用户的兴趣可以分为短期兴趣（当前session），长期兴趣，如何同时建模长 阅读全文