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引言

在深度学习和人工智能蓬勃发展的当下，推荐系统已成为众多互联网产品的核心竞争力。而注意力机制，作为推荐系统中的关键技术，正发挥着举足轻重的作用。本文将深入探讨注意力机制及其在推荐系统中的多种变体，如Self - Attention、Target - Attention和双层Attention。

一、注意力机制基础剖析

（一）核心问题与应用本质

注意力机制旨在解决两个关键问题：一是在哪个层面以及如何应用，二是如何获取注意力系数，即由谁产出。其广泛应用的根本原因在于求和操作的普遍性。在众多模型结构中，只要存在向量求和，加权和就有施展的空间。以推荐系统为例，DIN（Deep Interest Network）和DIEN（Deep Interest Evolution Network）将注意力机制应用于用户行为序列建模，目的是获取更优质的用户特征表示。但注意力机制的应用远不止于此，它还能在其他多个环节发挥各种不同的作用。

（二）引入方式分类

1. 加权和：这是最为常见且基础的引入方式。在原始模型结构中，若存在向量求和操作，便可以将其转化为加权和。AFM（Attentional Factorization Machines）便是一个典型的例子，它通过对特征交叉的加权和，自适应地学习不同交叉特征的重要性，进而提升模型的表现。

2. 按元素/特征/模块乘：这种方式是将注意力系数直接乘到相应元素、特征或模块上，虽然不进行求和操作，但却能体现出不同元素重要性的差异。像LHUC（Layer -wise Hyperparameter Uniform Compensation）和SeNet（Squeeze - and - Excitation Networks），它们分别在各自的领域中利用这种方式，通过对特征的加权来突出重要信息，抑制次要信息。一个推荐系统中典型的LHUC结构如下：快手基于LHUC结构分别推出了PPNet模型，如下：在此基础上进一步衍生出了PEPNet模型，如下：一个典型的SeNet结构，如下：微博基于SeNet结构推出FibNet模型，如下：

3. 以QKV形式做特征抽象表达：这是Transformer中特有的做法。在这种模式下，将输入数据抽象为query（Q）、key（K）和value（V）三个部分，通过一系列计算来实现对信息的聚焦和处理，这一做法为后续的Self - Attention和Target - Attention奠定了基础。

通常情况下，推荐系统中attention的K和V都为用户的点击序列，序列由item_id组成，Q为target_item_id ；但也有许多变种，比如Q为item_id + item_side_info，期望通过增加side_info来增加模型稳定性；或者Q为点击序列的均值，K和V为曝光未点击序列，期望利用点击序列过滤掉曝光未点击序列中用户感兴趣的item。

item_side_info是非常重要的信息，有多种做法；但有一点是明确的，Non-invasive 方式更佳，通过 Non-invasive 能有效减少item_side_info对原始纯item序列的干扰；另外item_side_info可以用直接加减、Concat、Gate网络等多种方式融合，一个典型的Non-invasive方式，如下：可以参考解读文章《告别低效融合！NOVA 机制如何让序列推荐 “如虎添翼”》，另外，Reliable Attention 也是一种可以尝试的做法具体如下：

二、Self - Attention与Target - Attention详解

（一）Self - Attention

Self - Attention在推荐系统中扮演着关键角色，它从行为序列里抽取Q、K、V 。其核心聚焦于行为序列内部，通过精密计算序列中各元素间的关联，提取出能够表征用户兴趣的向量，以此展现用户交互历史的迁移情况与相关性。举例来说，在电商推荐场景中，Self - Attention能够深入分析用户购买不同商品的行为，挖掘出这些商品间的潜在联系，进而洞察用户的购物模式，发现其潜在需求，助力更全面地理解用户兴趣。

从更宏观的Encoder - Decoder框架视角出发，当query、key和value均来自编码层时，便构成了Self - Attention 。此时，它所涉及的并非Target与Source之间的Attention机制，而是Source内部元素间，或者Target内部元素间产生的Attention机制。换个角度理解，这相当于是在Target = Source这一特殊情形下的Attention。

（二）Target - Attention

Target - Attention的Q从target item中获取，K和V则从行为序列中抽取 。以Din（Deep Interest Network）为参考，它主要刻画了target item与候选物品的交叉关系，但在一定程度上忽略了行为序列内部各元素之间的依赖关系。在实际应用中，比如在内容推荐系统里，当为用户推荐一篇新文章（target item）时，Target - Attention会依据用户过往浏览文章的行为序列（K和V）来计算新文章与过往行为的关联程度，进而判断该文章是否符合用户的兴趣。

在Encoder - Decoder框架下，query来自于解码层，key和value来自于编码层时叫vanilla attention，即最基本的attention ，这种情况下的Target - Attention发生在Target的元素Query和Source中的所有元素之间。

对于推荐系统中的target_attention，debug和case排查一直都是比较难解决的问题。可以把Q和K组合计算后的权重（即上述代码的weight）打印出来，分析一下均值、方差以及直方图分布，就能在一定程度上发现问题。如果发现所有权重的均值都差不多，说明attention压根就没起作用，要么是序列特征出问题了，要么是target_item构造的emb有问题，这样可以快速定位问题。

三、双层Attention建模序列关系

双层Attention结合了Self - Attention和Target - Attention的优势，先进行Self - Attention，再进行Target - Attention 。通过Self - Attention，能够从行为序列中提取出融合了不同历史记忆依赖性的向量，然后利用Target - Attention，将这些向量与当前候选物料进行关联，衡量历史物料对当前候选物料的重要性。

这样得到的用户兴趣向量，既反映了候选物料与历史记忆之间的相关性，又体现了不同历史记忆之间的依赖性。在电商推荐中，这种双层Attention机制可以更好地捕捉用户的兴趣变化，不仅考虑到用户当前关注商品与历史购买商品的直接关联，还能挖掘历史购买商品之间的内在联系，从而为用户提供更精准、更符合其潜在需求的推荐。

四、注意力机制在推荐系统中的多元作用

（一）凸显用户兴趣峰

像DIN和DIEN等模型，利用注意力机制来凸显用户兴趣峰 。它们通过对用户行为序列的分析，能够准确捕捉到用户在不同时刻的兴趣焦点，将更多的注意力放在与当前兴趣紧密相关的行为上，从而为用户提供更贴合其当下兴趣的推荐。

（二）特征进一步细化/抽象

SeNet和AutoInt等模型把注意力机制当作特征进一步细化和抽象的工具 。通过对特征进行加权处理，这些模型可以更精细地刻画数据特征，挖掘出数据中隐藏的信息，提升模型对复杂数据的理解和处理能力。

（三）对模块进行分化

注意力机制可以作为分化模块的工具 。在模型中，它根据不同的输入生成不同的权重，以此决定后续模块中哪些信息需要突出，哪些需要抑制。例如在MMOE（Multi - gate Mixture - of - Experts）模型中，通过注意力机制生成的权重，使得不同的专家网络能够专注于不同的输入模式，提高模型的泛化能力和性能。

五、总结

注意力机制及其相关变体，如Self - Attention、Target - Attention和双层Attention，在推荐系统中扮演着不可或缺的角色。它们通过不同的方式对用户行为序列和推荐物品进行分析和关联，能够更精准地捕捉用户兴趣，提升推荐系统的性能和用户体验。随着技术的不断发展，注意力机制在推荐系统中的应用也将不断创新和拓展，为推荐系统的发展注入新的活力。