推荐系统与深度学习（十七）——DIN模型原理

来源：数据python与算法

模型简介

随着推荐算法逐渐的发展，大佬们的研究方向主要切分成了两部分：一个是对特征的调整，大家想尽办法挖掘特征中的隐含信息，寻找新的特征而且不断进行组合交叉，例如：FM、FFM系列的模型；另一个是对模型的结构调整，另一群人又想尽办法的寻找用户交易行为的特性，添加或优化各种模型结构，以便快速发现数据信息，例如：AFM、NFM以及我们今天要了解的DIN模型。

通过对用户行为数据的探索，我们发现用户的需求存在两个特性：

Diversity：用户在浏览电商网站的过程中显示出的兴趣是十分多样性的。

Local activation: 由于用户兴趣的多样性，只有部分历史数据会影响到当次推荐的物品是否被点击，而不是所有的历史记录。

这两种特性是密不可分的。

从数据角度分析，我们可以明确，用户的访问序列中，各个行为点的权重不一致，这一特性刚好符合我们前期讲到的Attention机制，因此，阿里的大神基于此创造出了深度兴趣网络DIN。

DIN模型

本文我们假设DIN涉及的特征包括：用户特征、用户行为特征、广告特征、上下文特征。

在介绍DIN之前我们先来了解一下DIN的基准模型，即base model，如下图：

数据流为：

1）这一模型会收集各个特征，通过Embedding过程，将各个特征降维到固定的维度，同时concat成为一个完整的向量。

2）用户行为类的数据会经过sum pooling池化，形成一个融合之后的向量，然后将四部分的特征连接(concat)起来，形成完整的数据向量，喂入到DNN模型中。

其对应的损失函数为：

S是训练集数量，x是网络输入，y是标签。

这一模型存在一个问题，即我们上面提到过的两个问题，User Behaviors部分的行为权重未必一致，因此出现了基于Attention的模型结构DIN：

这一模型的核心思路为：对于每一个用户，针对不同的广告有不同的向量表示。

比较上面两个图可以发现，User Behaviors部分的计算添加了Activation Unit部分，我们仔细分析这一部分可以看到：

1）Activation Unit部分融合了用户行为向量Good和广告特性向量Condidate ad，经过一个复杂的网络计算出各个行为点的权重向量Good i Weight。

Good i Weight的计算过程如下图：

User特征向量与Ad特征向量输入到网络中，经过Out Product形成交互向量，并结合User特征向量与Ad特征向量，concat成一个完整的向量，最终经过DNN部分，输出Weight值。

对应的函数表达为：

2）Activation Unit部分输出的Weight值与原始的Good向量进行点乘操作，融合成一个带权重的行为向量，经过Sum pooling计算形成统一的行为向量。

3）接下来将四种特征的向量concat成一个长向量，输入到DNN部分，最终计算出output值。

截止到目前，我们将模型的数据流做了梳理，大家有什么新的认知吗？

模型细节

我们同时聊一下这一模型的一些细节：

1）Mini-batch Aware Regularization

当不使用正则化时，模型很容易会陷入过拟合，而用传统的l1,l2正则化时，在参数更新时，对每个参数都要进行一轮计算，复杂度大大提高，因此本文提出了一种高效的mini-batch aware正则化方法，只有对每个mini-batch中出现的稀疏特征进行l2正则化

2）Data Adaptive Activation Function

PRelu的突变点在0，但是当数据分布不同时，应该让数据自适应的选择分界点，这里改进了PRelu函数，利用Dice作为激活函数。

3）评价指标GAUC

基于模型的设计，我们重新优化了评价模型，如下图：

wi是候选广告影响着每个behavior id的权重，也就是Good i Weight

那么，为什么我们要做这样的调整呢？

我们首先要肯定的是，AUC是要分用户看的，我们的模型的预测结果，只要能够保证对每个用户来说，他想要的结果排在前面就好了。

假设有两个用户A和B，每个用户都有10个商品，10个商品中有5个是正样本，我们分别用TA，TB，FA，FB来表示两个用户的正样本和负样本。也就是说，20个商品中有10个是正样本。假设模型预测的结果大小排序依次为TA，FA，TB，FB。如果把两个用户的结果混起来看，AUC并不是很高，因为有5个正样本排在了后面，但是分开看的话，每个用户的正样本都排在了负样本之前，AUC应该是1。显然，分开看更容易体现模型的效果，这样消除了用户本身的差异。

但是上文中所说的差异是在用户点击数即样本数相同的情况下说的。还有一种差异是用户的展示次数或者点击数，如果一个用户有1个正样本，10个负样本，另一个用户有5个正样本，50个负样本，这种差异同样需要消除。那么GAUC的计算，不仅将每个用户的AUC分开计算，同时根据用户的展示数或者点击数来对每个用户的AUC进行加权处理。进一步消除了用户偏差对模型的影响。通过实验证明，GAUC确实是一个更加合理的评价指标。

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