Temporal Hierarchical Attention at Category- and Item-Level for Micro-Video Click-Through Prediction

本文探讨了短视频推荐系统的最新进展,重点介绍了基于内容过滤、协同过滤及混合方法的传统推荐算法,并提出了一种结合时间注意力机制和多头自注意力机制的深度学习模型,以解决短视频推荐中的冷启动问题。

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论文题目: Temporal Hierarchical Attention at Category- and Item-Level for
Micro-Video Click-Through Prediction
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1 INTRODUCTION
短视频取得了很大的流行,因此迫切需要良好的推荐系统。
传统的方法主要为 基于内容的过滤、协同过滤和混杂的方法。基于内容的的过滤要求根据视频内容计算相关度,然后根据用户历史点击的内容进行推荐。协同过滤学习的用户和物品的交互数据。CBF和CF都用了用户的历史信息。(不同的是CBF主要是对视频多模态内容的研究,CF去除内容主要对交互进行研究,因此CF不能推荐新出现的物品)。混杂的方法则组合了CF和CBF的优点。另外传统的推荐算法假设用户的兴趣的不变的,尽管越来越多的工作开始考虑用户兴趣的变化)。
具体到视频推荐,近些年已经见证了很大的进展,(Deep neural networks for youtube recommendations RecSys 2016、What videos are similar with you?:Learning a common attributed representation for video recommendation MM 2014、A Unified Personalized Video Recommendation via Dynamic Recurrent Neural Networks MM2017、Contextual video recommendation by multimodal relevance and user feedbackTOIS 2011)尽管仍然很难。短视频与传统的线上视频没有多元化的数据(如电影的导演、演员等)。
我们的工作是做短视频推荐,即给一个新的视频预测用户点击的概率。不考虑文本等多元化的信息,只考虑视频的封面(缺点)。同时由于短视频每日巨大的产生量,也就是说新视频没有历史的交互,因此CF一类的算法将不再适用)
近些年来用神经网络特别是RNN来建模用户的行为是一个正在兴起的课题。A Unified Personalized Video Recommendation via Dynamic Recurrent Neural Networks MM 2017、Session-based recommendations with recurrent neural networks ICLR 2016。RNN比马尔可夫链要好,但是对于长链有困难。为了解决这个问题,ATRank: An Attention-Based User Behavior Modeling Framework for Recommendation用self-attention来解决。

2 RELATED WORK
2.1 Video Recommendation
介绍CBF、CF、和混杂三种类型的方法。
介绍短视频
2.2 RNN- and Attention-Based Recommendation
介绍RNN的进展

3 METHODS
由于冷启动问题,我们采取基于内容过滤的方法,也就是根据用户之前看过的视频的内容,根据新到来的视频与其相似性进行推荐。同时与传统的基于内容推荐不同的是,我们考虑时序性,也就是将用户看过的视频看作一个序列。
短视频拥有多模态的数据,在这里我们只考虑其封面和类别
3.1 Item Embedding
此部分的目的是将item映射到一个d维空间
每个视频都有一个视觉特征(从图片提取而来),将其映射到f维;同时每个视频都有一个类别,首先用one-hot编码表示,其次将其映射到c维。然后将两个向量拼接(d维),作为视频的表征
3.2 Temporal Hierarchical Attention
如果用RNN来建模序列,难以捕捉短期与长期依赖的问题。因此我们用时间注意力机制来解决这个问题
首先将序列切割成 m块,每块k个视频。在每一块里,我们使用category level和item level的attention来得到向量l,l来表征第i块的信息(局部信息)。然后我们用multi-head self-attention来探索块之间的联系,得的g(代表着第一个到第i块的全局信息)。然后我们将局部信息与全局信息组合,得到 u,代表着考虑了时序性的第i块的信息。
Category- and item-level attention:在每一个块中有k个视频,且有视觉特征和类别特征两种属性。分别对每一个视频赋予attention score,来得到第I块的信息。
Forward multi-head self-attention:对于每一块的表征l,计算他与其他块的attention,然后mask掉序列后部分对前部分的影响,然后得到新的序列表征g
3.3 Micro-Video Click-Through Prediction
现在我们得到了用户的观看序列表征 u, 然后来一个新的item,经过3.1的item embedding,得到x,然后x与序列u进行attention,u与attention score相乘求和得到新的u,然后将u与x放入两层的mlp,然后softmax,然后logloss函数。

4 EXPERIMENTS
在这里插入图片描述
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<think>嗯,用户想了解STAR-RL算法在病理图像超分辨率中的应用,还有具体的实现和解释。首先,我需要回忆一下STAR-RL的基本概念。STAR-RL是Spatial-temporal Hierarchical Reinforcement Learning的缩写,对吧?那应该涉及到空间和时间的分层强化学习结构。我之前读过TopoAL的论文,里面提到过类似的分层方法用于道路分割,可能和空间结构有关联,不过这里的应用是病理图像超分辨率,所以需要结合超分辨率的特点。 病理图像超分辨率的关键在于恢复高分辨率细节,这对诊断很重要。传统方法可能有局限性,比如CNN-based方法可能在复杂纹理上表现不佳。而强化学习,特别是分层结构,可能能更好地处理多尺度信息和时间依赖性。STAR-RL中的空间分层可能是指不同层次处理不同尺度的图像区域,而时间分层可能涉及逐步细化分辨率的过程。 接下来,实现部分可能需要分层次设计。比如高层策略决定整体区域的关注点,中层处理局部块,低层负责像素级的细节。这样的分层结构有助于解释性,因为每个层次的任务明确。奖励函数的设计可能结合像素级的差异(如PSNR)和感知质量指标(如SSIM)。同时,对抗学习可能被引入,类似TopoAL中的对抗训练,来增强细节生成的真实性。 在解释性方面,分层结构自然提供了不同层次的决策依据,比如高层关注重要组织区域,中层细化结构,低层优化纹理。可视化各层的注意力图或策略路径可能帮助理解模型如何逐步重建图像。此外,时间维度可能涉及多步迭代优化,逐步提升分辨率,每一步都有明确的改进目标。 用户可能还想知道具体的网络架构、训练技巧、评估指标,以及如何在实际病理图像上应用。需要确保回答涵盖算法结构、实现关键点、解释性方法和应用场景,同时引用相关文献,比如TopoAL的方法作为参考。还要注意使用正确的LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并生成相关问题引导进一步学习。</think>### STAR-RL 算法及其在病理图像超分辨率中的应用 #### 1. 算法核心思想 STAR-RL(Spatial-temporal Hierarchical Reinforcement Learning)通过**空间-时间分层强化学习框架**实现病理图像超分辨率。其核心是将超分辨率任务分解为: - **空间分层**:在$n \times n$像素块级别处理局部特征,通过注意力机制聚焦关键区域[^1] - **时间分层**:在多时间步中逐步优化分辨率,每个步骤对应特定放大倍数 #### 2. 实现关键模块 ```python class STAR_RL(nn.Module): def __init__(self): # 高层策略网络(决定区域关注优先级) self.high_level = SpatialAttention() # 中层Q网络(处理局部块优化) self.mid_level = QNetwork() # 低层执行器(像素级操作) self.low_level = PixelOptimizer() def forward(self, lr_img): region_weights = self.high_level(lr_img) # 空间重要性评估 patch_sequence = self.mid_level(lr_img, region_weights) hr_output = self.low_level(patch_sequence) return hr_output ``` #### 3. 奖励函数设计 $$R(s_t,a_t) = \alpha \cdot \text{PSNR}(y_t,y_{true}) + \beta \cdot \text{SSIM}(y_t,y_{true}) - \gamma \cdot \text{Complexity}(a_t)$$ 其中$\alpha,\beta,\gamma$为权重系数,$y_t$为中间输出,$y_{true}$为真实高分辨率图像 #### 4. 解释性实现 通过三层结构提供可解释性: 1. **高层决策可视化**:生成区域关注热力图 2. **中层路径追踪**:记录patch处理顺序 3. **低层操作记录**:保存像素级修改日志 #### 5. 病理图像适配 - 使用病理先验知识约束动作空间,如细胞形态学规则 - 引入对抗训练增强细节真实性(参考TopoAL的对抗学习架构[^1]) - 支持$4\times$到$40\times$的多尺度放大
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