【WSDM2021】多交互注意力网络细粒度特征学习的CTR预测

在点击率(CTR)预测场景中，用户的序列行为被很好地利用来捕捉用户的兴趣。然而，尽管这些顺序方法得到了广泛的研究，但仍然存在三个局限性。首先，现有的方法大多是利用对用户行为的关注，并不总是适合于点击率预测，因为用户经常会点击与任何历史行为无关的新产品。其次，在真实的场景中，有许多用户在很久以前就有操作，但在最近变得相对不活跃。因此，很难通过早期的行为准确地捕捉用户当前的偏好。第三，用户历史行为在不同特征子空间中的多重表示在很大程度上被忽略。为了解决这些问题，我们提出了一种多交互关注网络(Multi-Interactive Attention Network, MIAN)来全面提取用户档案中各种细粒度特征(如性别、年龄和职业)之间的潜在关系。具体来说，MIAN包含一个多交互层(MIL)，该层集成了三个本地交互模块，通过顺序行为捕获用户偏好的多种表示，同时利用细粒度的用户特定信息和上下文信息。此外，我们设计了一个全局交互模块(GIM)来学习高阶交互并平衡多个特征的不同影响。最后，在3个数据集上进行离线实验，并在一个大规模推荐系统中进行在线A/B测试，验证了本文方法的有效性。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/2aac834293c05622fe4cb37096525879

专知便捷查看

便捷下载，请关注专知公众号（点击上方蓝色专知关注）

• 后台回复“MIAN” 可以获取《【WSDM2021】多交互注意力网络细粒度特征学习的CTR预测》专知下载链接索引

专知，专业可信的人工智能知识分发，让认知协作更快更好！欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai，获取5000+AI主题干货知识资料！

欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群，获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询！

点击“ 阅读原文 ”，了解使用 专知 ，查看获取5000+AI主题知识资源