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文档简介
2018（DeepInterestEvolutionNetwork），分享将从以下几个方面展开：banner这个广告。区别于搜索广告这种用户带有明显意图的主动的query查询行为，在展示广告都是这样的形式：LR模型+非常复杂的特征工程。LRMLRLR与只用LR相比，MLR模型引入的这部分非线性，对我们的最终效果产生了明显的提升。dnn网络，最后做一个softmax。这是一个最基础的ctr神经网络模型。dnnDeepFm，做一些特征之间的交叉；pnn也是；然后是deep&wide模型，其中的deep部分可以通过多MLPwideEmbeddingsum针对用户的兴趣信息的挖掘，我们迈出的第一步对模型的改造是DIN（DeepInterestNetwork），这是我们在2017年展开的主要工作weightedsumpoolingsumdindindin2018DIEN（DeepInterestEvolutionNetowork）idid理方式并没有改变。而行为序列特征做embedding之后，我们增加了兴趣提取模块。也与历史各个时刻的行为相关，因此，我们决定使用GRU模型来对历史行为序列建模，并tipsGRULSTM我们还引入了辅助loss的功能，用来辅助提取兴趣表达。loss将所有历史时刻的loss叠加，学习时可以学到更多历史兴趣特征。lossloss利用的labelpatternctr若直接用GRU，没有辅助loss，则会面临长序列梯度消失问题；patternhiddenstateEmbeddinglabel0GRUloss信号，与最终的loss相加后进行学习。GRU此得到attentionscore。兴趣的隐状态即h(t)=f(h(t-1),i_t)，而当行为与候选广告不相关的时候我们要保留当前状GRUattentionscoreGRUscale，而不是准确的控制h(t)=f(h(t-1)0),0hiddenstate书籍两个类目的数据用不同的模型做了实验
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