Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall-MIND多兴趣动态路由推荐

1：主要以前用一个向量来表示用户，但是用户往往兴趣是多样的，所以这里会用多个向量来表示用户的多个兴趣，这个重点是设计了一个提取用户多兴趣向量层，主要是基于胶囊路由机制的方法。
2：特点是把用户历史行为聚类与提取用户不同的兴趣点。
3：DIN可以识别用户多兴趣，但是不适合做召回，因为计算量太多，适合做排序阶段。

整体架构如下：

详细解释：
1：定义一个元组，其中Iu是用户行为产生的一组商品，比如用户点击商品序列。 Pu是用户属性特征，比如年龄、男女等。Fi是目标商品的特征，比如目标商品的ID，品类ID等特征。
表示用户：
我们的目标是什么？我们是想找到一个函数Fuser(),把用户点击的商品序列、用户的社会属性映射到一个用户向量，意思就是用用户的行为与用户的属性去表示用户。公式如下：
我们计算的Vu不是一个向量，这里有多个向量，因为我们这个主题就是基于多兴趣的召回。多个向量标示如下：，其中有K个向量，每个向量有d维。
表示目标商品：
目标商品i，我们知道它的特征Fi，那么我们可以用如下函数表示：，这个向量的范围：，是一个向量，d维。
商品召回：
我们已经知道了用户向量，目标商品向量，我们获取召回候选集，统计下面公式来计算用户与目标商品的相似度，来给用户与商品直接打分：公式看，应该就是目标商品向量与用户向量计算点击，然后取最大的那个点击作为相似度分数。
具体步骤：
一：embedding与池化层
我们从上图中，可以看到，用户也在大致分为3类，用户、行为、商品。每类里面都有很多id特征，这样的话，维度会非常高，这样需要大量的参数与计算。所以我们在开始需要针对他们做embedding，将高维向量压缩成低维稠密向量。
代表用户的向量 比如对于用户特征（性别，年龄等）特征，我们可以将他们对应的embedding后，在连接起来，就形成了这个向量。
目标商品的embedding，首先我们用商品的ID，【品类id，品牌id，店铺id（等这些信息已经被证明在冷启动中非常有效）】，这些特征都是来自于Fi中的，我们将这些特征对应的embedding向量通过一个平均池化层形成目标商品的的embedding 。
用户行为向量：用户的行为商品序列Iu，它里面有每个商品对应的embedding，把他们聚集起来形成用户行为embedding：
二：多兴趣提取层
1：为了学习到多个用户兴趣表示向量，我们利用聚类方式把用户历史行为分成好几个组。
2：多兴趣向量提取，采用的类似胶囊网络里面的动态路由方法。
3：这里的实现方式跟图片还不太一样，我们知道胶囊网络当时提出的主要应用在图像上，以前每个神经元用一个具体的数值表示，而胶囊网络的神经元是用一个向量去表示，当时为了举例子，每个胶囊网络的神经元里包含了很多信息，比如方向，长度以及具体图像中的位置啊等一堆信息，我们需要用个转化矩阵要进行转化，比如图像中的眼睛，鼻子在转化过程中，需要的转化矩阵不同，这个转化矩阵可以适应梯度下降方法学习到。这个就是我们胶囊网络种的第一步，通过转化矩阵进行向量变换：，但是在这个paper里面，我们的商品embedding都是每个商品，这个每个商品都是一个行为胶囊，利用他们提取兴趣胶囊，商品不像图像，每个图像上的胶囊转化矩阵不同，但是商品的转化矩阵相同，他们可以共享同一个转化矩阵Wij,在论文中就是公式中的S，如下公式：，其中表示用户行为产生的商品的embedding。就是我们想获得的兴趣胶囊。bij就是我们动态路由里，用于计算低层胶囊到高层胶囊之间的动态权重。
区别：
1：胶囊网络因为Wij不是共享的，所以初始化bij的时候可以初始化全是0，但是这个paper里，S（也就是Wij）是共享的，初始化如果全是0，那么他们得到的兴趣胶囊也是一样的，这样就陷入进去，没法计算了，所以我们用高斯分布去初始化bij。高斯分布：
2：用户兴趣胶囊数量不是固定的，每个用户的兴趣不一样，所以兴趣胶囊数量也不一致。这样好处可以省计算，省空间。怎么确定用户兴趣数量，看下面公式：K是用户兴趣数。整个动态路由算法如下：
二： Label-aware 注意力层

1：由于用户兴趣很多，拥有很多兴趣胶囊，那具体使用那个兴趣胶囊呢？这里设计了 label-aware注意力层，基于点积的注意力机制，其实就是胶囊向量与目标商品向量点击，谁大用哪个兴趣胶囊。
2：对于目标商品，我们使用基于加权兴趣胶囊作为用户的向量表示。
3：每个兴趣胶囊的权重是由商品向量与胶囊向量点积决定的。
4：在这一层里，我们用目标商品向量做为Q，兴趣胶囊向量既是key也是value。我们输出用户u与相关的商品i向量计算公式如下：
我们看到这里有个函数，pow，这是一个元素求幂的函数，就是每个向量与商品向量点积后求p次方，如果p趋近于0，那么所有兴趣胶囊的权重都一样，如果p大于1，p越大的话，那么点积越大，权重就越大。p越大的话，模型迭代收敛速度会更快。
三：序列与预测
1：当用户向量与目标商品向量给出情况下，我们计算用户u对商品i的感兴趣概率，公式如下：Vu是用户向量，ei是目标商品向量，看分母，把用户兴趣向量与商品embedding做相似度，如果商品量很大，有几亿，这个计算是很大的，可以采用抽样的softmax方法。

那么MIND总体的目标函数是：通过上面的训练，我们可以得到MIND模型，在这个模型里，我们把lable-aware层去了，我们通过输入用户的profile特征，用户浏览商品特征，通过网络可以输出用户的多个兴趣向量，然后我们通过用户兴趣向量计算与用户向量相似的TOPN商品作为推荐召回的候选集。当用户的行为发生改变了，用户点击商品序列变化，那么输入模型的入参就变了，会产生新的用户兴趣向量。所以这个模型可以做实时召回。
四：选取数据集技巧
1：像亚马逊的选取样本，选的商品都是要求有10条评论以上，选的用户呢？都是要再最近浏览超过10个商品的用户。天猫如何选取的呢？就是基于UV级别，过滤掉低于600次点击的商品（这里是到UV级别）。训练集与验证集比例19:1
2：这里的大致思路是，基于用户的浏览的商品，我们随机选择一个商品作为目标召回商品，这个商品之前的商品就作为行为商品。我们需要考虑模型的召回性能，这里的召回性能就是召回率：定义如下：其中是测试集中，用户与目标商品组成的（u，i）对的数量，分子是我们召回的TOPN中有多少个是属于这个集合的数量。这里对比了其他几种算法：WALS youTUbe DNN MaxMF （这个方法应该相对还是不错的，他是基于MF的，将MF的线性能力扩展到非线性能力上，可以刻画用户多个兴趣向量）
五：调参
1：我们知道，bij刚开始我们可以都初始化为0，不过这里我们采用高斯分布去初始化的：，这里主要实验了不同的 σ，会导致不同的收敛速度。
2：天猫这里选择的是 σ=1，收敛速度更好，更稳健。
参数p，我们知道P是控制组合的兴趣表示中，来自下层Vu多兴趣向量的比例。结果表示，P非常大的时候，模型的收敛速度会更好，性能更优。这个也说明了，与目标商品更匹配的那个兴趣比加权组合后的是要好的。
对比各种方法，其实DNN不一定比based-CF好，因为based-CF长期优化过。天猫的多兴趣向量是5-7个，说明天猫用户兴趣平均在5-7个。这个我们可以使用到苏宁易购里面，比如我们定义兴趣点，我们可以保持TOP5-7个。
总结：
这个算法增加兴趣数量并不能提升CTR。目前XX召回1000个候选集，再排序。按照天级别更新。

作者：李春生，搜索、推荐的兴趣爱好者，如有兴趣，大家可以一起交流，相互学习，一起助力中国AI的应用。

最后

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