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DIN

1. 论文

Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

创新：兴趣的提取

原文笔记： https://mp.weixin.qq.com/s/uIs_FpeowSEpP5fkVDq1Nw

2. 模型结构

3. 实验数据集

采用Amazon数据集中的Electronic子集进行测试。数据集的处理见preprocess文件夹和utils文件，主要分为：

1. 采用preprocess中的1_convert_pd.py和2_remap_id.py文件得到remap.pkl处理后的数据（原文github采用该方法，此处不再更改）；
2. 读取数据，更改列名：'user_id', 'item_id', 'time'；
3. 正负样本1:1，因此生成对应的负样本，并且产生用户历史行为序列；
4. 得到feature_columns：无密集数据，稀疏数据为item_id和cate_id；
5. 生成用户行为列表，方便后续序列Embedding的提取，在此处，即item_id, cate_id；
6. 得到新的训练集、验证集、测试集，格式为：'hist', 'target_item', 'label'；
7. 由于序列的长度各不相同，因此需要使用tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences方法进行填充；
8. 最后返回feature_columns, behavior_list, (train_X, train_y), (val_X, val_y), (test_X, test_y)；

4. 模型API

class DIN(Model):
    def __init__(self, feature_columns, behavior_feature_list, att_hidden_units=(80, 40), 
        ffn_hidden_units=(80, 40), att_activation='sigmoid', ffn_activation='prelu', maxlen=40, dropout=0., embed_reg=1e-4):
        """
        DIN
        :param feature_columns: A list. dense_feature_columns + sparse_feature_columns
        :param behavior_feature_list: A list. the list of behavior feature names
        :param att_hidden_units: A tuple or list. Attention hidden units.
        :param ffn_hidden_units: A tuple or list. Hidden units list of FFN.
        :param att_activation: A String. The activation of attention.
        :param ffn_activation: A String. Prelu or Dice.
        :param maxlen: A scalar. Maximum sequence length.
        :param dropout: A scalar. The number of Dropout.
        :param embed_reg: A scalar. The regularizer of embedding.
        """

5. 实验超参数

• file：Amazon Electronic文件；
• maxlen：最大序列长度，40；
• embed_dim：Embedding维度，32；
• att_hidden_units：Attention中的全连接隐藏单元，[80, 40]；
• ffn_hidden_units：FFN中的全连接隐藏单元，[256, 128, 64]；
• dnn_dropout：Dropout， 0.5；
• att_activation：Attention中全连接的激活函数，sigmoid；
• ffn_activation：FFN中的激活函数，Prelu或Dice，prelu；
• learning_rate：学习率，0.001；
• batch_size：1024；
• epoch：5；

6. 实验结果

采用Amazon-Electronic数据集数据，最终测试集的结果为：AUC：0.830086