【摘 要】
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近些年来,基于深度学习的推荐算法模型越来越多,在这些模型中,对用户兴趣的建模是一项很重要的工作。而越来越多的研究者发现,用户兴趣往往是具有多样性的,因此如何正确定义并划分用户的多个兴趣就显得尤为重要。而在之前已有的许多考虑了用户多兴趣的推荐算法中,兴趣的定义与划分大多是停留在物品层面的,用户的每个兴趣对应一类物品。这样的设计并没有深入到物品特性层去定义用户兴趣,是与现实不相符的,这样训练得到的用户
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近些年来,基于深度学习的推荐算法模型越来越多,在这些模型中,对用户兴趣的建模是一项很重要的工作。而越来越多的研究者发现,用户兴趣往往是具有多样性的,因此如何正确定义并划分用户的多个兴趣就显得尤为重要。而在之前已有的许多考虑了用户多兴趣的推荐算法中,兴趣的定义与划分大多是停留在物品层面的,用户的每个兴趣对应一类物品。这样的设计并没有深入到物品特性层去定义用户兴趣,是与现实不相符的,这样训练得到的用户兴趣也势必会与实际情况有偏差,最终的推荐效果也会受到影响。为了解决这个问题,本文提出了3M（Multi task,Multi interest,Multi item feature）模型,该模型为用户学习出多个兴趣向量,同时为物品提取多个特性向量,然后创新性地使用了多任务学习模型将物品的多个特性与用户的多个兴趣有机的结合起来,一个用户兴趣向量对应一个物品综合特性向量,最后结合多个兴趣对物品的评分,得到用户对物品的点击概率。除此以外,为了提升模型表现,本文还设计了一个Wide模块与深度学习模型进行合作。最后,经过实验表明,本文提出的模型在实验数据集上表现要明显好于经典的CTR预估模型。因此,我们认为本文对用户多兴趣的思考使得3M模型可以更精确的建模用户兴趣,从而获得更优秀的推荐结果,并且,3M模型中对多任务学习的使用方式也是具有借鉴意义的。
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