【KDD2020-阿里】可调控的多兴趣推荐框架

神经网络模型目前已经被广泛地应用于各种推荐系统中。这些基于神经网络的推荐算法通常只会从用户的行为序列中学习到一个用户表征向量，但是这个统一的表征向量往往无法反映用户在一段时期内的多种不同的兴趣。以下图为例，Emma 的商品点击序列反映了她近期三种不同的兴趣，包括珠宝、手提包和化妆品。我们提出了一种可调控的多兴趣推荐框架来解决这种情况。多兴趣抽取模块会从用户的点击序列中捕获到用户多种不同的兴趣，然后可以用来召回一些相似的商品。聚合模块会将这些不同兴趣召回的商品整合起来作为推荐的候选商品，供下游的任务来使用。