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2018（DeepInterestEvolutionNetwork），分享將從以下幾個(gè)方面展開(kāi)：banner這個(gè)廣告。區(qū)別于搜索廣告這種用戶帶有明顯意圖的主動(dòng)的query查詢行為，在展示廣告都是這樣的形式：LR模型+非常復(fù)雜的特征工程。LRMLRLR與只用LR相比，MLR模型引入的這部分非線性，對(duì)我們的最終效果產(chǎn)生了明顯的提升。dnn網(wǎng)絡(luò)，最后做一個(gè)softmax。這是一個(gè)最基礎(chǔ)的ctr神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。dnnDeepFm，做一些特征之間的交叉；pnn也是；然后是deep&wide模型，其中的deep部分可以通過(guò)多MLPwideEmbeddingsum針對(duì)用戶的興趣信息的挖掘，我們邁出的第一步對(duì)模型的改造是DIN（DeepInterestNetwork），這是我們?cè)?017年展開(kāi)的主要工作weightedsumpoolingsumdindindin2018DIEN（DeepInterestEvolutionNetowork）idid理方式并沒(méi)有改變。而行為序列特征做embedding之后，我們?cè)黾恿伺d趣提取模塊。也與歷史各個(gè)時(shí)刻的行為相關(guān)，因此，我們決定使用GRU模型來(lái)對(duì)歷史行為序列建模，并tipsGRULSTM我們還引入了輔助loss的功能，用來(lái)輔助提取興趣表達(dá)。loss將所有歷史時(shí)刻的loss疊加，學(xué)習(xí)時(shí)可以學(xué)到更多歷史興趣特征。lossloss利用的labelpatternctr若直接用GRU，沒(méi)有輔助loss，則會(huì)面臨長(zhǎng)序列梯度消失問(wèn)題；patternhiddenstateEmbeddinglabel0GRUloss信號(hào)，與最終的loss相加后進(jìn)行學(xué)習(xí)。GRU此得到attentionscore。興趣的隱狀態(tài)即h(t)=f(h(t-1),i_t)，而當(dāng)行為與候選廣告不相關(guān)的時(shí)候我們要保留當(dāng)前狀GRUattentionscoreGRUscale，而不是準(zhǔn)確的控制h(t)=f(h(t-1)0),0hiddenstate書(shū)籍兩個(gè)類目的數(shù)據(jù)用不同的模型做了實(shí)驗(yàn)

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