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wzjs 2025/9/17 18:40:59

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阿里巴巴的 Deep Interest Network (DIN) 是一种用于点击率预测（CTR）的深度学习模型，特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。其核心思想是通过 注意力机制 动态捕捉用户历史行为中与当前候选商品相关的兴趣。

1.DIN 模型原理

1. 核心问题

传统推荐模型（如Embedding + MLP）将用户历史行为视为固定长度的向量，忽略了用户兴趣的多样性。例如，用户历史行为中可能包含多个互不相关的兴趣点，而只有部分兴趣与当前候选商品相关。

2. 注意力机制

DIN 引入 局部激活单元（Local Activation Unit），通过计算候选商品与用户历史行为中每个商品的相似性，动态分配权重，聚焦于相关行为：

输入：候选商品嵌入（Candidate Item Embedding） + 用户历史行为商品嵌入（Historical Item Embedding）。
计算权重：通过一个小型神经网络（通常是全连接层）生成注意力分数。
加权求和：根据注意力分数对历史行为嵌入加权求和，生成用户兴趣表示。

3. 模型结构

Embedding Layer：将稀疏特征（如商品ID、用户ID）转换为稠密向量。
Activation Unit：计算候选商品与历史行为商品的注意力权重。
Weighted Sum Pooling：根据注意力权重聚合用户行为序列。
Concatenate Features：拼接用户兴趣表示、候选商品特征、上下文特征等。
MLP：多层感知机输出预测概率。

2.Python 代码实现（基于 TensorFlow/Keras）

以下是一个简化的 DIN 实现示例：

1. 数据预处理

假设输入数据包含：

用户历史行为序列（hist_item_ids，如 [item1, item2, ...]）
候选商品ID（target_item_id）
用户画像特征（如性别、年龄）
上下文特征（如时间、位置）

2. 模型代码（python）

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras.models import Model

def build_din_model(num_items, embedding_dim=64, hidden_units=[128, 64]):
# 输入定义
target_item = Input(shape=(1,), name='target_item') # 候选商品
hist_items = Input(shape=(None,), name='hist_items') # 用户历史行为序列（变长）
user_features = Input(shape=(2,), name='user_features') # 用户特征（如性别、年龄）

# Embedding Layer
item_embedding = Embedding(num_items, embedding_dim, mask_zero=True) # 商品嵌入层
target_embed = Flatten()(item_embedding(target_item)) # 候选商品嵌入
hist_embed = item_embedding(hist_items) # 历史行为序列嵌入

# 注意力机制（Local Activation Unit）
attention_input = tf.concat([
tf.tile(tf.expand_dims(target_embed, 1), [1, tf.shape(hist_embed)[1], 1]),
hist_embed
], axis=-1) # 拼接候选商品与历史商品嵌入

# 注意力得分计算（小型全连接网络）
attention_score = Dense(1, activation='sigmoid')(attention_input)
attention_score = tf.squeeze(attention_score, axis=-1) # 形状: (batch_size, seq_len)

# 加权求和（考虑变长序列的mask）
mask = tf.cast(tf.not_equal(hist_items, 0), dtype=tf.float32) # 生成mask
attention_score *= mask # 应用mask
attention_score = tf.nn.softmax(attention_score, axis=1)
user_interest = tf.reduce_sum(hist_embed * tf.expand_dims(attention_score, -1), axis=1)

# 拼接所有特征
concat_features = tf.concat([
user_interest,
target_embed,
user_features
], axis=1)

# MLP 层
x = concat_features
for units in hidden_units:
x = Dense(units, activation='relu')(x)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

# 构建模型
model = Model(inputs=[target_item, hist_items, user_features], outputs=output)
return model

# 示例模型初始化
num_items = 10000 # 商品总数
model = build_din_model(num_items)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['AUC'])
model.summary()