一、算法背景知識：從靜態推薦到動態感知

1.1 傳統推薦系統的局限性

在2017年之前，主流推薦系統（如矩陣分解、DeepFM）存在兩大根本缺陷：

1. 靜態興趣假設：認為用戶興趣是固定不變的

   • 用戶表征向量$\mathbf{u}$一旦生成即固定
   • 無法反映"早上看新聞，晚上購物的"的時序變化

2. 平等對待歷史行為：
   $$\mathbf{u}=\frac{1}{T}\sum _{t=1}^T{\mathbf{e}}_t$$
   所有歷史行為${\mathbf{e}}_t$被同等對待，忽略了：

   • 近期行為比早期更重要
   • 與當前場景相關的行為更關鍵

1.2 人類注意力機制的啟示

心理學研究表明：

• 選擇性注意：人類只會關注視覺場中約4%的信息
• 興趣漂移：用戶興趣隨時間呈指數衰減：
  $$I(t)=I_0{e}^{?\lambda t}$$

💡 阿里團隊發現：電商用戶點擊行為中，僅15%的歷史行為與當前決策真正相關

二、算法理論/結構：動態興趣建模革命

2.1 DIN（深度興趣網絡）：注意力機制初探

阿里2017年提出首個注意力推薦模型：

注意力權重計算：
$${\alpha }_t=\frac{\exp ({\mathbf{v}}^T\text{ReLU}(\mathbf{W}[{\mathbf{e}}_t;{\mathbf{e}}_a]))}{{\sum }_{j=1}^T\exp ({\mathbf{v}}^T\text{ReLU}(\mathbf{W}[{\mathbf{e}}_j;{\mathbf{e}}_a]))}$$

• ${\mathbf{e}}_t$：歷史行為$t$的嵌入
• ${\mathbf{e}}_a$：目標廣告的嵌入
• $\mathbf{W},\mathbf{v}$：可學習參數

用戶表征生成：
$$\mathbf{u}=\sum _{t=1}^T{\alpha }_t{\mathbf{e}}_t$$

2.2 DIEN（深度興趣演化網絡）：序列建模進階

阿里2018年引入時間序列建模：

關鍵創新：

1. 興趣抽取層：
   $${\mathbf{h}}_t=\text{GRU}({\mathbf{e}}_t,{\mathbf{h}}_{t?1})$$
   提取每個時間步的即時興趣

2. 興趣進化層（AUGRU）：
   $${\tilde{\mathbf{h}}}_t=(1?{\alpha }_t){\mathbf{h}}_{t?1}+{\alpha }_t{\tilde{\mathbf{h}}}_t$$
   其中${\alpha }_t$是注意力權重，實現興趣的動態演化

三、模型評估：業務效果的飛躍

3.1 離線實驗（淘寶數據集）

模型	AUC	GAUC	RIG
Base模型	0.621	0.599	0.0%
DIN	0.683 (+10.0%)	0.657 (+9.7%)	16.2%
DIEN	0.712 (+14.7%)	0.689 (+15.0%)	23.8%

RIG（Relative Information Gain）：信息增益相對值

3.2 在線A/B測試（淘寶雙十一）

指標	Base模型	DIN	DIEN
CTR	2.15%	2.58%	2.83%
GMV/UV	￥89.6	￥105.2	￥118.7
新用戶轉化率	1.02%	1.31%	1.49%

四、應用案例：電商推薦實戰

4.1 淘寶首頁推薦

• 特征工程：
• 序列建模：
  • 行為序列長度：最長500個行為
  • 時間窗口：最近30天
• 效果：雙十一GMV增加37億元

4.2 短視頻推薦

• 創新應用：多模態注意力
  $${\alpha }_t=f({\text{視頻幀}}_t,\text{當前視頻})$$
• 架構優化：
  • 使用Transformer替代GRU
  • 在線興趣更新延遲<200ms
• 成效：觀看時長提升41%

五、面試題與論文資源

5.1 高頻面試題

1. Q：DIN與DIEN的核心區別？
   A：DIN靜態加權歷史行為，DIEN用序列模型建模興趣演化過程

2. Q：注意力權重計算為何使用兩層網絡？
   A：增加非線性表達能力：
   $$\alpha =\sigma ({\mathbf{v}}^T\tanh (\mathbf{W}[{\mathbf{e}}_t;{\mathbf{e}}_a]))$$

3. Q：AUGRU相比傳統GRU的優勢？
   A：通過注意力門控實現興趣強度的動態調整：
   $${\tilde{\mathbf{h}}}_t=(1?{\alpha }_t){\mathbf{h}}_{t?1}+{\alpha }_t{\mathbf{h}}_t$$

4. Q：如何處理長序列訓練效率？
   A：采用負采樣+課程學習，逐步增加序列長度

5.2 關鍵論文

1. DIN原論文：Deep Interest Network (KDD 2018)
2. DIEN原論文：Deep Interest Evolution Network (AAAI 2019)
3. 注意力機制：Attention Is All You Need
4. 工業實踐：Behavior Sequence Transformer

六、詳細優缺點分析

6.1 技術優勢

1. 動態興趣捕獲：

   • 用戶興趣隨時間變化：

2. 關鍵行為聚焦：

   行為	注意力權重
   瀏覽手機	0.38
   購買耳機	0.41
   瀏覽衣服	0.05
   查看零食	0.16

3. 業務指標提升：

   • 淘寶：點擊率提升20-25%
   • 亞馬遜：轉化率提升18%

6.2 挑戰與解決方案

1. 計算復雜度高：

   • 問題：序列建模使訓練耗時增加3-5倍
   • 方案：使用CUDA優化的GRU算子

2. 長尾興趣捕捉：

   • 問題：低頻興趣被高頻行為淹沒
   • 方案：逆頻率加權損失函數
     $$\mathcal{L}=?\sum \frac{1}{p(y_i)}{y}_i\log {\hat{y}}_i$$

3. 在線服務延遲：

   • 問題：實時序列推理延遲>100ms
   • 方案：興趣狀態緩存+增量更新

七、相關算法演進

7.1 注意力機制家族

模型	創新點	應用場景	提出年份
DIN	基礎注意力	電商推薦	2017
DIEN	興趣演化	電商/視頻	2018
BST	Transformer	行為序列	2019
SIM	長序列建模	搜索推薦	2020

7.2 興趣建模技術對比

技術	代表模型	核心思想	優勢
靜態池化	DeepFM	平均/最大池化	計算高效
基礎注意力	DIN	目標相關加權	動態聚焦
序列建模	DIEN	時間演化建模	捕捉趨勢
多興趣	MIND	興趣解耦	多樣性

7.3 工業演進路線

總結：從"千人一面"到"千人千時"

注意力機制與興趣演化模型的核心突破在于：

1. 認知科學的工程化：

   • 將人類注意力機制數學化為$$\alpha =f({\mathbf{e}}_t,{\mathbf{e}}_a)$$
   • 興趣漂移建模為$${\mathbf{h}}_t=\text{AUGRU}({\mathbf{h}}_{t?1},{\mathbf{e}}_t)$$

2. 業務價值的飛躍：

   • 淘寶：年GMV增長超百億
   • YouTube：觀看時長提升40%+

3. 技術范式的變革：

🌟 未來方向：

• 多模態興趣建模：融合視覺/語音/文本信號
• 因果興趣推斷：區分真實興趣與曝光偏差
• 聯邦興趣學習：隱私保護下的個性化

正如DIEN論文所述：“Modeling the evolutionary nature of user interests is the key to capturing the dynamic preference patterns” —— 理解用戶興趣的動態本質，正是推薦系統抓住人心的關鍵所在。