阿里又双叒叕开源新算法了，这次的名称叫做Deep Session Interest Network，我们将其翻译为深度会话兴趣网络，一起来看看吧～～

论文题目：《Deep Session Interest Network for Click-Through Rate Prediction》
论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.06482
代码链接：https://github.com/shenweichen/DSIN

1、背景

从用户行为中呢，我们发现，在每个会话中的行为是相近的，而在不同会话之间差别是很大的，如下图的例子：

这里会话的划分和airbnb一样，首先将用户的点击行为按照时间排序，判断每两个行为之间的时间间隔，前后的时间间隔大于30min，就进行切分。可以看上图，第一个session中，用户查看的都是跟裤子相关的物品，第二个session中，查看的是戒指相关的物品，第三个则是上衣相关。

基于此，阿里提出了深度会话兴趣网络Deep Session Interest Network，来建模用户这种跟会话密切相关的行为。接下来，我们就来介绍模型的结构。

2、模型结构

2.1 Base Model

Base Model就是一个全连接神经网络，其输入的特征的主要分为三部分，用户特征，待推荐物品特征，用户历史行为序列特征。用户特征如性别、城市、用户ID等等，待推荐物品特征包含商家ID、品牌ID等等，用户历史行为序列特征主要是用户最近点击的物品ID序列。

这些特征会通过Embedding层转换为对应的embedding，拼接后输入到多层全连接中，并使用logloss指导模型的训练。

2.2 DSIN

DSIN模型的总体框架如下图：

DSIN在全连接层之前，分成了两部分，左边的那一部分，将用户特征和物品特征转换对应的向量表示，这部分主要是一个embedding层，就不再过多的描述。右边的那一部分主要是对用户行为序列进行处理，从下到上分为四层：
1）序列切分层session division layer
2）会话兴趣抽取层session interest extractor layer
3）会话间兴趣交互层session interest interacting layer
4）会话兴趣激活层session interest acti- vating layer

接下来，我们主要介绍这4层。

2.2.1 Session Division Layer

这一层将用户的行文进行切分，首先将用户的点击行为按照时间排序，判断每两个行为之间的时间间隔，前后的时间间隔大于30min，就进行切分。

切分后，我们可以将用户的行为序列S转换成会话序列Q。第k个会话Q_k=[b₁;b₂;...;b_i;...;b_T],其中，T是会话的长度，b_i是会话中第i个行为，是一个d维的embedding向量。所以Q_k是T * d的。而Q，则是K * T * d的

2.2.2 Session Interest Extractor Layer

这里对每个session，使用transformer对每个会话的行为进行处理。有关Transformer的内容，可以参考文章https://mp.weixin.qq.com/s/RLxWevVWHXgX-UcoxDS70w。

在Transformer中，对输入的序列会进行Positional Encoding。Positional Encoding对序列中每个物品，以及每个物品对应的Embedding的每个位置，进行了处理，如下：

但在我们这里不一样了，我们同时会输入多个会话序列，所以还需要对每个会话添加一个Positional Encoding。在DSIN中，这种对位置的处理，称为Bias Encoding，它分为三块：

BE是K * T * d的，和Q的形状一样。BE_(k,t,c)是第k个session中，第t个物品的嵌入向量的第c个位置的偏置项，也就是说，每个会话、会话中的每个物品有偏置项外，每个物品对应的embedding的每个位置，都加入了偏置项。所以加入偏置项后，Q变为：

随后，是对每个会话中的序列通过Transformer进行处理：

这里的过程和Transformer的Encoding的block处理是一样的，不再赘述。感兴趣的同学可以看一下上文提到的文章。

这样，经过Transformer处理之后，每个Session是得到的结果仍然是T * d，随后，我们经过一个avg pooling操作，将每个session兴趣转换成一个d维向量。

这样，I_k就代表第k个session对应的兴趣向量。

2.2.3 Session Interest Interacting Layer

用户的会话兴趣，是有序列关系在里面的，这种关系，我们通过一个双向LSTM(bi-LSTM)来处理：

每个时刻的hidden state计算如下

相加的两项分别是前向传播和反向传播对应的t时刻的hidden state。这里得到的隐藏层状态H_t，我们可以认为是混合了上下文信息的会话兴趣。

2.2.4 Session Interest Activating Layer

用户的会话兴趣与目标物品越相近，那么应该赋予更大的权重，这里使用注意力机制来刻画这种相关性：

这里X^I是带推荐物品向量。

同样，混合了上下文信息的会话兴趣，也进行同样的处理：

后面的话，就是把四部分的向量：用户特征向量、待推荐物品向量、会话兴趣加权向量U^I、带上下文信息的会话兴趣加权向量U^H进行横向拼接，输入到全连接层中，得到输出。

3、模型试验

模型使用了两个数据集进行了实验，分别是阿里妈妈的广告数据集和阿里巴巴的电商推荐数据集。

对比模型有：YoutubeNet、Wide & Deep、DIN 、DIN-RNN(这个和DIN很像，在原始的DIN中，用户的行为序列没有使用RNN进行处理，而DIN-RNN使用bi-LSTM对用户的历史行为序列进行处理)、DIEN。

评价指标是AUC。结果如下：

对于DSIN，这里有分了三种情况，第一个是DSIN，不过将Bias Encoding变为Transformer里面的Positional Encoding，第二个是DSIN，使用bias encoding，但不添加session inter-est interacting layer and the corresponding activation unit。第三个就是前文介绍的DSIN框架。可以看到，最后一个在两个数据集上的AUC均为最大。

4、总结讨论

这里，论文对结果进行了进一步讨论，主要有：

4.1 Effect of Multiple Sessions

从实验结果来看，DIN-RNN的效果差于DIN，而DSIN-BE的效果好于DSIN-BE-No-SIIL。两组的差别均是有没有使用序列建模。文章里提到，对于序列建模来说，如果用户的行为时十分跳跃的，同时是突然结束的，会使得用户的行为看上进去具有很大的噪声(这里也不知道翻译的对不对，直接上原文吧）：

这样就使得DIN-RNN的效果反而不如DIN，但在DSIN中，我们对用户的行为序列按照会话进行了分组，由于以下两点原因，使得DSIN中使用序列建模效果反而更好：

4.2 Effect of Session Interest Interacting Layer

DSIN-BE的效果好于DSIN-BE-No-SIIL，说明通过 Effect of Session Interest Interacting Layer得到混合上下文信息的用户兴趣，可以进一步提升模型的效果。

4.3 Effect of Bias Encoding

DSIN-BE的效果好于DSIN-PE，说明对不同的session添加偏置项，效果还是十分不错的。

4.4 Visualization of Self-attention and the Activation Unit

这里论文展示了一下 Self-attention and the Activation Unit的效果，还是开篇的那个例子：