深度会话兴趣网络DSIN

深度会话兴趣网络（Deep Session Interest Network，DSIN）是阿里浅梦发表在IJCAI 2019上的模型，是阿里既DIN、DIEN之后的又一CTR模型。不过二者应该属于阿里不同团队的研究工作，DIN和DIEN是阿里妈妈定向广告团队孵化的，去年跑到朝阳听过卞维杰分享的Talk，阿里妈妈最新的工作应该是ESMM、MIMN以及算法和工程co-design的相关研究。双方的开源工作分别是X-DeepLearning和DeepCTR，star数差不多，目前均为3k，但DeepCTR有文档更friendly，X-DeepLearning在官方Alibaba Organization下，曝光率高，但有利有弊，大公司更新官方repo流程可能会繁琐一些，谁能维持一个更好的community环境估计会是突破10k的关键吧。

Motivation

没有business value的技术再炫酷也一钱不值，毕竟凡人修仙之前还是要吃饭的。电商业务场景中，最有价值的莫过于海量的User Behavior数据，因此DIN、DIEN和DSIN可谓一脉相承，核心思想都是如何更契合实际地建模用户行为序列，挖掘用户真实兴趣。

淘宝用户数以亿计，每一个用户都是独立的个体，有着独一无二的shopping习惯和兴趣偏好，比如办公室美眉可能每天都逛淘宝，逛完上衣看靴子，冬天尚未结束已经开始浏览第二年的春装，默默喂给模型大量且高频有价值的交互信息。而吾等码农，可能新手机上市，上线一下；卫生纸用完了，补一下货，一年下来交互记录没有几条。推荐系统虽然号称千人千面，但不可能为每一个用户train一个模型，因此能捕捉大多数人的偏好习惯特征已算是不错。

DIN模型是直接将用户行为序列看做兴趣，并使用Attention机制来提取兴趣的多样性，但其潜在假设是用户行为序列中的每个行为都是独立不相关的，这当然过于理想化，比如用户当前对机械键盘感兴趣，看完Cherry红轴很可能会点击Flico茶轴。因此DIEN将用户行为序列看做用户兴趣不断进化的过程，并使用GRU序列模型+Attention机制来建模，选择GRU是模型效果和工程落地的权衡之举，当然DIEN也并不是完美的。

DSIN作者通过挖掘用户的交互记录，发现用户行为具有如下的特点 - “user behaviors are highly homogeneous in each session and heterogeneous cross sessions”。如上图所示，将用户的点击行为按时间排列，按间隔是否大于30 min划分为不同的session，可以看出这位女施主在第一个session中看得都是和裤子相关的商品，在第二个session中看得都是和戒指相关的商品，在第三个session中看得都是和上衣相关的商品。

个人感觉session划分的合理性(可解释性)在于用户购买商品时普遍会货比三家，但类似于番茄工作法，人只能保持25min高效集中的注意力，下一个session兴趣可能就转移了或者需要购买其他商品，除非极其贵重或有特殊意义的商品，为了买一瓶洗面奶而挑三个小时的人应该是比较少的。当然通过30min这条规则来划分session，作者是受到Airbnb论文的启发，简单且高效。

DSIN 模型框架

DSIN模型框架如图所示，左侧User Profile和Item Profile通过Embedding将Sparse Feature转化为Dense表示属于常规操作，不再赘述。重点在于右侧对于User Behavior序列的处理，DSIN将之分为四层，从下到上依次是：

• 1）序列切分层（Session Division Layer），负责将用户的历史行为记录划分到不同的Session；
• 2）会话兴趣抽取层（Session Interest Extrator Layer），负责学习Session的表征；
• 3）会话兴趣交互层（Session Interest Interacting Layer），用来学习Session之间的演变；
• 4）会话兴趣激活层（Session Interest Activating Layer），用于学习Target Ad和历史点击Session的相关性。

序列切分层（Session Division Layer）

将User Behavior Sequence按照时间排序，并根据两个行为之间的间隔是否大于30 min，切分为不同的Session。潜在假设是同一个Session内用户的行为是接近的，比如Session 1里都是裤子相关的商品，而不同Session之间的行为是有差异的。

经过切分，行为序列Sequence转化为Session序列，比如第$k$个Session表示为：
$$Q_k=[b_1,...,b_i,...,b_T]\in R^{T\times d_{model}}$$ 其中$T$是第$k$个Session的长度，$b_i$是Session中第$i$个行为，$d_{model}$是输入的Item的embedding大小。

会话兴趣抽取层（Session Interest Extrator Layer）

对每个Session，使用Transformer获取Session的表征。用户在同一Session内部的行为是高度相关的，但同时一些随意行为会偏离整个Session表达，为了刻画相同Session内行为间的相关性，同时减小不相关行为的影响，DSIN使用Multi-head Self-attention来对每个Session建模。同时为了刻画不同Session之间的顺序，DSIN引入偏置编码Bias Encoding，实际上是对序列中位置信息的编码。

会话兴趣交互层（Session Interest Interacting Layer）

用户的会话兴趣，是有序列兴趣的，DSIN使用Bi-LSTM来建模捕捉Session之间的演变。每个时刻的hidden state计算如下：
$$H_t=\overrightarrow{h_{ft}}\oplus \overleftarrow{h_{bt}}$$ 相加的两项分别是前向传播和反向传播对应的$t$时刻的hidden state，得到的隐藏层状态$H_t$可以认为是混合了上下文信息的会话兴趣。

会话兴趣激活层（Session Interest Activating Layer）

用户的Session兴趣与Target Item商品越相近，那么应该赋予更大的权重，DSIN使用Attention机制来捕捉这种相关性。后面的操作，就是把四部分的向量：用户特征向量、待推荐物品向量、会话兴趣加权向量、带上下文信息的会话兴趣加权向量UH进行横向拼接，输入到全连接层中，得到输出。

DSIN 可视化

最后作者对Self-attention和Activation Unit做了可视化，颜色深浅表示Attention Weight的权重，可以看出Target Ad是裤子的时候，Session 1明显要深很多。

总结

模型确实很复杂，也许只有爱因斯坦才能天纵横才想出$E=m{c}^2$这种简单优雅的公式刻画真实的物理世界。

Reference

• 推荐系统论文DSIN：Deep Session Interest Network
• 深度会话兴趣网络 DSIN
• 推荐系统遇上深度学习(四十五)-探秘阿里之深度会话兴趣网络DSIN

最后

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