din专题
DIN特征加权、POSO特征增强、SENET特征选择
本文转自：DIN、POSO、SENet 聊聊推荐模型中常用的Attention-腾讯云开发者社区-腾讯云 一、前言 聊起模型结构的时候，经常听做推荐的同学说： "这里加了个self-attention" "类似于一个SENet" "一个魔改的POSO" "DIN就是一个attention" ...... 这些常见的模块、模型，听完之后很多时候还是一知半解，看了几篇模型的知乎，感觉长得
NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL、SQL-PaLM）、新一代数据集BIRD-SQL解读
NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL）、新一代数据集BIRD-SQL解读 NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL] NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳
![NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL等16个业界开源应用实践详解[Text2SQL]](/front/images/it_default.jpg)
NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL等16个业界开源应用实践详解[Text2SQL]
NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL等16个业界开源应用实践详解[Text2SQL] NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL] NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理 NL2SQL进阶系列(
CTR之行为序列建模用户兴趣：DIN
在前面的文章中，已经介绍了很多关于推荐系统中CTR预估的相关技术，今天这篇文章也是延续这个主题。但不同的，重点是关于用户行为序列建模，阿里出品。 概要 论文：Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction 链接：https://arxiv.org/pdf/1706.06978.pdf 这篇论文是阿里2017年发表在KDD上
推荐模型复现（二）：精排模型DeepFM、DIN
1.DeepFM模型 1.1 DeepFM模型产生背景 DNN的参数过大：当特征One Hot特征转换为Dense Vector时，网络参数过大。FNN和PNN的交叉特性少：使用预训练好的FM模块，连接到DNN上形成FNN模型，后又在Embedding layer和hidden layer1之间增加一个product层，使用product layer替换FM预训练层，形成PNN模型FNN:
![[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding_lookup](https://img-blog.csdnimg.cn/20200513221111240.bmp#pic_center)
[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding_lookup
[阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 文章目录 [阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup0x00 摘要0x01 DIN代码1.1 Embedding概念1.2 在DIN中的使用1.3 问题 0x02 相关概念2.1 one-hot编码2.2 转换2.3 Embedding层2.3.1 意义2.3.2 常规作用2.3.3 如何生成 2.
阿里妈妈2018的DIN DIEN
DIN来龙去脉： 背景知识：用户画像+用户行为+Item特征+上下文特征，这4者（也可是3者）作为输入信息，将原有的高维稀疏0/1特征做成embedding向量，每组特征由1个或多个向量pooling得到1个向量，最后所有组特征concatenate起来，作为神经网络的input； 一. DIN：（用户行为item和候选item的向量相似度做权重(attention)，把所有行为item加和起
经典论文阅读(二)--DIN：深度兴趣网络
DIN(Deep Interest Network)是由阿里妈妈精准定向广告算法团队在KDD2018提出的针对电商场景深入理解用户兴趣的预估模型，也可适用于其他场景。 主要贡献： 指出了使用固定长度的向量来表达用户多样性的兴趣的局限性，设计了新颖的Deep Intrest Network，它引入了局部激活单元(local activation unit)来自适应地从给定广告的历史行为中学习用户
【论文导读】2018阿里CTR预估模型---DIN（深度兴趣网络），后附TF2.0复现代码
点击上方“潜心的Python小屋”关注我们，第一时间推送优质文章。 前言 大家好，我是潜心。今天分享一篇最近看的，阿里2018在KDD上发表的论文《Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction》。文章的 核心就是使用一个局部激活单元（类似Attention机制）来提高与候选广告相关的历史信息的权重。当然文章还提到了两个在工业深度网
DeepFM、DIN-推荐系统小结
【DeepFM、DIN-推荐系统小结】 一.DeepFM 对于CTR问题，被证明的最有效的提升任务表现的策略是特征组合(Feature Interaction), 在CTR问题的探究历史上来看就是如何更好地学习特征组合，进而更加精确地描述数据的特点。可以说这是基础推荐模型到深度学习推荐模型遵循的一个主要的思想。而组合特征大牛们研究过组合二阶特征，三阶甚至更高阶，但是面临一个问题就是随着
DIN模型和SIM模型原理与实践
文章目录 1.DIN模型原理缺点 2.SIM模型原理算法步骤1.查找2.注意力机制 参考文献 1.DIN模型 原理 计算用户Last N向量的加权平均权重是候选物品与Last N物品的相似度 缺点 注意力层的计算量正比于n（用户行为序列的长度）只能记录最近的几百个物品，否则计算量太大只关心短期兴趣，会遗忘长期兴趣 2.SIM模型 对长期兴趣建模 原理 对用户长
推荐系统之深度兴趣网络DIN
深度学习推荐模型演化 推荐系统和计算广告领域进入深度学习时代后，相比传统推荐模型在以下两方面取得了重大进展： (1) 与传统机器学习相比，深度学习模型的表达能力更强，能够挖掘出更多数据中潜藏的模式。 (2) 深度学习的模型结构非常灵活，能够根据业务场景和数据特点，灵活调整模型结构，使模型与应用场景完美契合。 深度学习推荐模型的演化图谱如下所示，以多层感知机MLP为核心，通过改变神经网络的结构，
深度推荐模型笔记05 DIN模型
深度推荐模型笔记05 DIN模型 本篇预计阅读时间5分钟，开源学习内容来自：datawhale 另外补充一些文章里提到的关于注意力机制和注意力网络的内容：注意力机制 1. DIN模型的来源和发展 论文《Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction》提出深度兴趣网络Deep Interest Network，以下简称DIN
