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概述

• 我们把用户行为序列叫做 last-n，意思是用户最近交互过的 n 个物品
• 用户的行为序列可以反映用户对什么样的物品感兴趣，召回的双塔模型，粗排的三塔模型还有精排模型都可以用 last-n 特征
• last-n 特征很有效，把它用到召回和排序模型中，所有指标都会大涨

多目标排序模型回顾

• 这是之前介绍的多目标排序模型，模型的任务是预估点击率，点赞率，收藏率和转发率等指标，然后根据这些指标对物品做排序，选出用户最感兴趣的物品
  
• 后面我们重点关注用户特征的 last-n 序列

LastN特征

• 用户的 last-n 记录是最近交互过（点击，点赞）的 n 个物品的 ID
• 做 embedding 把 n 个物品映射成向量
• 最后对向量取平均得到一个向量，这个向量可以作为用户的一个特征，表示用户曾经对什么样的物品感兴趣
• 适用于召回双塔模型，粗排三塔模型，精排模型
  

小红书的实践

• 小红书的召回，粗排，精排都用到了 last-n 行为序列，用法如下：
• 对最近点击的 N 个物品，对它们的ID做 embedding，求平均得到一个向量，它可以反映出兴趣
• 取平均是早期的做法，现在也很常用。效果更好的方法是 attention，但是计算量更大
  
• 用户类似的行为还有点赞，收藏，转发等，同样记录这些行为的 last-n 物品ID
• 对这些ID做 embedding，然后对同一种行为的向量取平均
• 用这种方法把点击，点赞，收藏等行为表征为多个向量，把这些向量拼起来作为一种用户特征，用于召回或排序模型

• 我们实际用的时候，不止是用物品ID，还用物品的其他特征，比如物品类目，把ID embedding和其他特征的 embedding 拼在一起，这样比只用ID embedding 效果更好