1.DIN模型

原理

• 计算用户Last N向量的加权平均
• 权重是候选物品与Last N物品的相似度

缺点

• 注意力层的计算量正比于n（用户行为序列的长度）
• 只能记录最近的几百个物品，否则计算量太大
• 只关心短期兴趣，会遗忘长期兴趣

2.SIM模型

对长期兴趣建模

原理

• 对用户长期行为记录，n大小可以是几千
• 对于每个候选物品，在用户Last N记录中快速查找，找到k个相似物品
• 把Last N变成TopK，然后输入注意力层
• 计算量从n降到k

算法步骤

1.查找

2.注意力机制

对比DIN，user侧的LastN交互记录被换成了上一步查找到的TopK交互记录。

参考文献

王树森推荐系统公开课-SIM模型
SIM论文
DIN论文