論文筆記-Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction
重點：認為不同的廣告會觸發用戶的興趣點不同導致user embedding隨之改變。
DIN網絡結構如下圖右邊
DIN的出發點：認為不同的廣告會觸發用戶的興趣點不同導致user embedding隨之改變。
認為用戶embedding向量 是 推薦出來的ad向量的函數，並且ad向量可以通過與歷史行為有關的id向量之間的attention聯系起來，將用戶向量表示成歷史行為id向量的attention加權。
關於訓練的個人理解：向量u裏面各個參數是由向量i和向量a的參數來表征的，通過這種約束（關系）進行學習參數。
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