Fun-Rec项目中的深度兴趣网络(DIN)模型解析

Fun-Rec项目中的深度兴趣网络(DIN)模型解析

引言

在推荐系统领域，如何有效捕捉用户动态变化的兴趣一直是一个核心挑战。阿里巴巴在2018年提出的深度兴趣网络(Deep Interest Network, DIN)模型，通过引入注意力机制，为这一挑战提供了创新性的解决方案。本文将深入解析DIN模型的原理、架构及实现细节，帮助读者全面理解这一重要模型。

DIN模型的业务背景与动机

电商推荐场景的特殊性

电商广告推荐场景具有两个显著特点：

1. 用户会产生大量历史行为数据（浏览、购买等）
2. 用户兴趣具有多样性和动态性

传统Embedding&MLP模型在处理这类场景时存在明显不足：

• 将所有历史行为特征简单拼接，忽略了不同行为对当前预测的重要性差异
• 无法自适应地捕捉用户兴趣的动态变化
• 池化操作会丢失历史行为的细粒度信息

注意力机制的引入

DIN模型的核心创新在于引入了注意力机制，具体表现为：

1. 局部激活单元：计算候选商品与历史行为商品的相关性
2. 动态权重分配：根据相关性为历史行为分配不同权重
3. 兴趣强度保留：不使用softmax归一化，保留原始相关性分数

这种设计使得模型能够：

• 聚焦于与当前候选商品相关的历史行为
• 自适应地调整用户兴趣表示
• 保留用户对特定商品的兴趣强度

DIN模型架构详解

特征表示与处理

DIN模型处理的特征主要分为三类：

1. 稠密特征(Dense)：连续型数值特征
2. 稀疏特征(Sparse)：离散型类别特征
3. 变长稀疏特征(VarlenSparse)：用户历史行为序列

特征处理流程：

• 稀疏特征通过Embedding层转换为低维稠密向量
• 变长稀疏特征需要先进行padding处理，然后同样通过Embedding层
• 稠密特征直接拼接使用

核心组件：注意力池化层

注意力池化层(AttentionPoolingLayer)是DIN模型的核心创新，其工作流程如下：

1. 输入准备：

   • 候选商品embedding：作为查询向量(query)
   • 历史行为商品embedding：作为键向量(keys)

2. 注意力计算：

   • 通过前馈神经网络计算query与每个key的相关性分数
   • 输入包括原始embedding和它们的外积（显式交叉特征）

3. 加权求和：

   • 使用相关性分数作为权重，对历史行为embedding进行加权求和
   • 得到用户针对当前候选商品的兴趣表示

数学表达式： $$ \boldsymbol{v}{U}(A)=\sum{j=1}^{H} a\left(\boldsymbol{e}{j}, \boldsymbol{v}{A}\right) \boldsymbol{e}_{j} $$

其中$a(\cdot)$是注意力网络，$\boldsymbol{e}{j}$是历史行为embedding，$\boldsymbol{v}{A}$是候选商品embedding。

模型整体架构

DIN模型的完整架构包含以下层次：

1. 输入层：接收各类特征输入
2. Embedding层：处理稀疏特征和变长序列特征
3. 注意力池化层：计算历史行为与候选商品的相关性
4. 拼接层：合并稠密特征、稀疏特征和注意力加权后的序列特征
5. DNN层：学习高阶特征交互
6. 输出层：预测点击概率

DIN模型的实现要点

数据处理注意事项

1. 序列padding处理：

   • 不同用户的历史行为序列长度不同
   • 需要统一padding到相同长度
   • 使用mask机制标识padding位置

2. 特征分组处理：

   • 区分稠密、稀疏和变长稀疏特征
   • 分别进行不同的预处理

关键实现步骤

1. 输入层构建：为每种特征类型创建对应的Input层
2. Embedding层构建：为离散特征创建Embedding矩阵
3. 注意力计算：

   # 获取当前行为和历史行为的embedding
   query_embed = embedding_lookup(behavior_feature, input_layer, embedding_layer)
   keys_embed = embedding_lookup(behavior_seq_feature, input_layer, embedding_layer)
   
   # 应用注意力池化
   seq_embed = AttentionPoolingLayer()([query_embed, keys_embed])
   

4. 特征拼接：合并各类处理后的特征
5. DNN构建：实现多层感知机进行最终预测

模型优化技巧

1. 注意力网络设计：

   • 加入外积特征增强交互信息
   • 使用PReLU激活函数
   • 保持注意力权重非归一化

2. 训练技巧：

   • 使用自适应学习率优化器
   • 采用早停策略防止过拟合
   • 合理设置batch size

实际应用思考

DIN模型在工业实践中仍有多个值得探索的方向：

1. 序列分割策略：

   • 是否应该按时间窗口分割长序列？
   • 如何平衡近期行为和长期兴趣？

2. 注意力机制改进：

   • 能否使用其他注意力计算方式（如Transformer中的缩放点积注意力）？
   • 是否应该引入多头注意力机制？

3. 特征工程优化：

   • 如何更好地构建行为序列特征？
   • 是否应该引入时间衰减因子？

4. 模型扩展：

   • 能否结合图神经网络捕捉商品间高阶关系？
   • 如何融入用户画像特征增强个性化？

总结

DIN模型通过创新的注意力机制，有效解决了传统推荐模型在捕捉用户动态兴趣方面的不足。其核心价值在于：

1. 业务适配性：紧密结合电商推荐场景特点
2. 模型创新性：引入局部激活单元实现动态兴趣建模
3. 实现简洁性：在基础模型上添加注意力模块，易于实现

理解DIN模型不仅有助于掌握推荐系统中的注意力机制应用，也为后续更复杂的模型（如DIEN、DSIN等）打下了坚实基础。