召回阶段的多兴趣模型——MIND
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发布时间：2023-05-23 00:03
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推荐系统召回模型之MIND用户多兴趣网络实践
在深入理解了推荐系统召回模型MIND中用户多兴趣网络的理论基础后，我们来探讨其实际操作环节。1. 胶囊网络与传统网络的比较传统神经网络通过接受上一层多个神经元的标量输入，进行加权和非线性处理，输出单一标量值。相比之下，MIND模型借鉴的胶囊网络则不同，其输入和输出都是向量。胶囊层的计算过程包括仿射...
选购实验台要考虑哪些因素？
选择适合的实验台对于科研、教学和实验室工作都至关重要。在进行选购时，我们需要考虑以下几个因素。首先，实验台的尺寸和结构是需要重点考虑的因素之一。实验台的尺寸应根据实验室的大小和需求来确定。如果实验室空间较小，我们可以选择较小且...
召回阶段的多兴趣模型——MIND
2019年阿里团队发表在CIKM上的论文“Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall”，应用胶囊网络的动态路由算法来构建一个多兴趣网络MIND，是一个召回阶段的模型。本文是在召回阶段的工作，来满足用户兴趣的物品的有效检索。建立 「用户兴趣模型」 和 「寻找用户兴趣表示」 是...
mind+里的score怎么搞
关于召回阶段的算法，以youtube DNN为代表的向量化召回方式是目前的主流算法之一，但是目前的大多数算法仅仅将用户的兴趣表示成单个的Embedding，这是不足以表征用户多种多样的兴趣的，同时容易造成头部效应。因此本文提出了MIND，同时生成多个表征用户兴趣的Embedding，来提升召回阶段的效果，一起来学习一下。1...
长序列建模聚类思路:MIND MIMN ComiRec CMDM
2）多兴趣抽取层：借鉴胶囊网络的路由思想，对用户历史消费项目进行聚类，得到高维用户兴趣表示（兴趣胶囊）。作者对胶囊网络进行了修改以适应聚类需求。3）每个胶囊与用户其他特征进行连接，然后通过多层神经网络，得到多个相关兴趣胶囊，增加兴趣抽取层胶囊的泛化性。4）相关兴趣胶囊与候选标签进行关注，选择使...
多兴趣推荐召回模型:ComiRec
ComiRec与MIND类似，采用了动态路由和自注意力机制来提取用户的多方面兴趣，每个用户被表示为多个兴趣胶囊（interest embeddings）。模型训练时，通过优选与目标item最匹配的embedding，并结合负采样优化目标函数。在线服务阶段，通过多兴趣提取和聚合模块，平衡推荐准确率与多样性。值得注意的是，ComiRec强调了...
[论文精读]14—召回模型(二) SDM网络:长短期兴趣的提取与融合
SDM模型旨在捕捉这种动态性，它包含两个关键模块：一个多头注意力模块，用于识别用户多维度兴趣；以及长短期兴趣融合模块，整合用户长期和短期行为。通过生成用户行为向量与商品向量匹配，模型能提供topK候选商品。经过离线测试，该模型已在淘宝网的推荐系统中得到验证并投入使用，不同于上文提到的MIND模型，它...
推荐系统[二]:召回算法超详细讲解:演化过程、召回主流常见算法_百度...
推荐场景中的召回模型在不断演进与优化，从传统的基于协同过滤的方法发展到引入深度学习的模型，如单Embedding向量召回、双塔模型召回、多Embedding向量召回，以及结合用户长期和短期兴趣建模的策略。图嵌入技术，如阿里Graph Embedding with Side information和GraphSAGE，以及用于大规模推荐系统的TDM深度树匹配召回...
SDM(长短兴趣)
SDM模型，一种用于在线大规模推荐系统的序列召回模型，旨在通过用户的历史行为学习丰富的兴趣。与MIND模型类似，SDM关注于通过历史行为学习多兴趣表示。然而，它特别强调了长短兴趣，认为用户兴趣是动态变化的，即时兴趣对当前行为影响至关重要。虽然用户的历史兴趣多样，但真正影响当前行为的往往是其中一小部分...
推荐系统[二]:召回算法超详细讲解:演化过程、召回主流常见算法_百度...
推荐服务通常采用多路召回策略，如召回策略X、Y和Z，通过并发执行和融合排序（如按顺序、平均法、加权平均等）来优化结果。早期召回策略如协同过滤的传统方法，发展到单Embedding向量召回，如Youtube DNN和双塔模型，再到多Embedding向量表示用户的多兴趣模型，如Multi-Interest Network with Dynamic Routing。G...
今天想聊聊多路召回中关于“路”的事情
在实际的应用中，基于什么样的模型去进行召回完全依赖于实际的应用场景。通常情况下，考虑的比较全面，一般都会采用用户长期兴趣模型和用户实时兴趣模型结合起来看。长期模型用来满足用户逛的需求，短期模型用来预测用户近期的购物需求。再比如，一个商品详情过度页的推荐模块，这个场景下一般来说是结合用户实时...
