【WSDM2021】多交互注意力网络细粒度特征学习的CTR预测

在点击率(CTR)预测场景中，用户的序列行为被很好地利用来捕捉用户的兴趣。然而，尽管这些顺序方法得到了广泛的研究，但仍然存在三个局限性。首先，现有的方法大多是利用对用户行为的关注，并不总是适合于点击率预测，因为用户经常会点击与任何历史行为无关的新产品。其次，在真实的场景中，有许多用户在很久以前就有操作，但在最近变得相对不活跃。因此，很难通过早期的行为准确地捕捉用户当前的偏好。第三，用户历史行为在不同特征子空间中的多重表示在很大程度上被忽略。为了解决这些问题，我们提出了一种多交互关注网络(Multi-Interactive Attention Network, MIAN)来全面提取用户档案中各种细粒度特征(如性别、年龄和职业)之间的潜在关系。具体来说，MIAN包含一个多交互层(MIL)，该层集成了三个本地交互模块，通过顺序行为捕获用户偏好的多种表示，同时利用细粒度的用户特定信息和上下文信息。此外，我们设计了一个全局交互模块(GIM)来学习高阶交互并平衡多个特征的不同影响。最后，在3个数据集上进行离线实验，并在一个大规模推荐系统中进行在线A/B测试，验证了本文方法的有效性。

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