一、算法背景知识：从静态推荐到动态感知

1.1 传统推荐系统的局限性

在2017年之前，主流推荐系统（如矩阵分解、DeepFM）存在两大根本缺陷：

1. 静态兴趣假设：认为用户兴趣是固定不变的

   • 用户表征向量$\mathbf{u}$一旦生成即固定
   • 无法反映"早上看新闻，晚上购物的"的时序变化

2. 平等对待历史行为：
   $$\mathbf{u}=\frac{1}{T}\sum _{t=1}^T{\mathbf{e}}_t$$
   所有历史行为${\mathbf{e}}_t$被同等对待，忽略了：

   • 近期行为比早期更重要
   • 与当前场景相关的行为更关键

1.2 人类注意力机制的启示

心理学研究表明：

• 选择性注意：人类只会关注视觉场中约4%的信息
• 兴趣漂移：用户兴趣随时间呈指数衰减：
  $$I(t)=I_0{e}^{-\lambda t}$$

💡 阿里团队发现：电商用户点击行为中，仅15%的历史行为与当前决策真正相关

二、算法理论/结构：动态兴趣建模革命

2.1 DIN（深度兴趣网络）：注意力机制初探

阿里2017年提出首个注意力推荐模型：

注意力权重计算：
$${\alpha }_t=\frac{\exp ({\mathbf{v}}^T\text{ReLU}(\mathbf{W}[{\mathbf{e}}_t;{\mathbf{e}}_a]))}{{\sum }_{j=1}^T\exp ({\mathbf{v}}^T\text{ReLU}(\mathbf{W}[{\mathbf{e}}_j;{\mathbf{e}}_a]))}$$

• ${\mathbf{e}}_t$：历史行为$t$的嵌入
• ${\mathbf{e}}_a$：目标广告的嵌入
• $\mathbf{W},\mathbf{v}$：可学习参数

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

2.2 DIEN（深度兴趣演化网络）：序列建模进阶

阿里2018年引入时间序列建模：

关键创新：

1. 兴趣抽取层：
   $${\mathbf{h}}_t=\text{GRU}({\mathbf{e}}_t,{\mathbf{h}}_{t-1})$$
   提取每个时间步的即时兴趣

2. 兴趣进化层（AUGRU）：
   $${\tilde{\mathbf{h}}}_t=(1-{\alpha }_t){\mathbf{h}}_{t-1}+{\alpha }_t{\tilde{\mathbf{h}}}_t$$
   其中${\alpha }_t$是注意力权重，实现兴趣的动态演化

三、模型评估：业务效果的飞跃

3.1 离线实验（淘宝数据集）

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）：信息增益相对值

3.2 在线A/B测试（淘宝双十一）

指标	Base模型	DIN	DIEN
CTR	2.15%	2.58%	2.83%
GMV/UV	￥89.6	￥105.2	￥118.7
新用户转化率	1.02%	1.31%	1.49%

四、应用案例：电商推荐实战

4.1 淘宝首页推荐

• 特征工程：
• 序列建模：
  • 行为序列长度：最长500个行为
  • 时间窗口：最近30天
• 效果：双十一GMV增加37亿元

4.2 短视频推荐

• 创新应用：多模态注意力
  $${\alpha }_t=f({\text{视频帧}}_t,\text{当前视频})$$
• 架构优化：
  • 使用Transformer替代GRU
  • 在线兴趣更新延迟<200ms
• 成效：观看时长提升41%

五、面试题与论文资源

5.1 高频面试题

1. Q：DIN与DIEN的核心区别？
   A：DIN静态加权历史行为，DIEN用序列模型建模兴趣演化过程

2. Q：注意力权重计算为何使用两层网络？
   A：增加非线性表达能力：
   $$\alpha =\sigma ({\mathbf{v}}^T\tanh (\mathbf{W}[{\mathbf{e}}_t;{\mathbf{e}}_a]))$$

3. Q：AUGRU相比传统GRU的优势？
   A：通过注意力门控实现兴趣强度的动态调整：
   $${\tilde{\mathbf{h}}}_t=(1-{\alpha }_t){\mathbf{h}}_{t-1}+{\alpha }_t{\mathbf{h}}_t$$

4. Q：如何处理长序列训练效率？
   A：采用负采样+课程学习，逐步增加序列长度

5.2 关键论文

1. DIN原论文：Deep Interest Network (KDD 2018)
2. DIEN原论文：Deep Interest Evolution Network (AAAI 2019)
3. 注意力机制：Attention Is All You Need
4. 工业实践：Behavior Sequence Transformer

六、详细优缺点分析

6.1 技术优势

1. 动态兴趣捕获：

   • 用户兴趣随时间变化：

2. 关键行为聚焦：

   行为	注意力权重
   浏览手机	0.38
   购买耳机	0.41
   浏览衣服	0.05
   查看零食	0.16

3. 业务指标提升：

   • 淘宝：点击率提升20-25%
   • 亚马逊：转化率提升18%

6.2 挑战与解决方案

1. 计算复杂度高：

   • 问题：序列建模使训练耗时增加3-5倍
   • 方案：使用CUDA优化的GRU算子

2. 长尾兴趣捕捉：

   • 问题：低频兴趣被高频行为淹没
   • 方案：逆频率加权损失函数
     $$\mathcal{L}=-\sum \frac{1}{p(y_i)}{y}_i\log {\hat{y}}_i$$

3. 在线服务延迟：

   • 问题：实时序列推理延迟>100ms
   • 方案：兴趣状态缓存+增量更新

七、相关算法演进

7.1 注意力机制家族

模型	创新点	应用场景	提出年份
DIN	基础注意力	电商推荐	2017
DIEN	兴趣演化	电商/视频	2018
BST	Transformer	行为序列	2019
SIM	长序列建模	搜索推荐	2020

7.2 兴趣建模技术对比

技术	代表模型	核心思想	优势
静态池化	DeepFM	平均/最大池化	计算高效
基础注意力	DIN	目标相关加权	动态聚焦
序列建模	DIEN	时间演化建模	捕捉趋势
多兴趣	MIND	兴趣解耦	多样性

7.3 工业演进路线

总结：从"千人一面"到"千人千时"

注意力机制与兴趣演化模型的核心突破在于：

1. 认知科学的工程化：

   • 将人类注意力机制数学化为$$\alpha =f({\mathbf{e}}_t,{\mathbf{e}}_a)$$
   • 兴趣漂移建模为$${\mathbf{h}}_t=\text{AUGRU}({\mathbf{h}}_{t-1},{\mathbf{e}}_t)$$

2. 业务价值的飞跃：

   • 淘宝：年GMV增长超百亿
   • YouTube：观看时长提升40%+

3. 技术范式的变革：

🌟 未来方向：

• 多模态兴趣建模：融合视觉/语音/文本信号
• 因果兴趣推断：区分真实兴趣与曝光偏差
• 联邦兴趣学习：隐私保护下的个性化

正如DIEN论文所述：“Modeling the evolutionary nature of user interests is the key to capturing the dynamic preference patterns” —— 理解用户兴趣的动态本质，正是推荐系统抓住人心的关键所在。